まとめ E資格は、AIやディープラーニングに関する知識と実装スキルを証明するための資格です。G検定は「ディープラーニングを活用するジェネラリスト養成」が目的で、管理職層やコンサルタント向けの資格であるのに対し、E資格は、開発者や研究者向けの資格であり、G検定よりも技術色が濃い内容となっています。日本国内のディープラーニング関連資格としては最も難易度が高いため、合格のためには入念な情報収集が欠かせないでしょう。 ITエンジニア・Webクリエイターの転職ならレバテックキャリア レバテックキャリアはIT・Web業界のエンジニア・クリエイターを専門とする転職エージェントです。最新の技術情報や業界動向に精通したキャリアアドバイザーが、年収・技術志向・今後のキャリアパス・ワークライフバランスなど、一人ひとりの希望に寄り添いながら転職活動をサポートします。一般公開されていない大手企業や優良企業の非公開求人も多数保有していますので、まずは一度カウンセリングにお越しください。 転職支援サービスに申し込む また、「初めての転職で、何から始めていいかわからない」「まだ転職するかどうか迷っている」など、転職活動に何らかの不安を抱えている方には、無料の個別相談会も実施しています。キャリアアドバイザーが一対一で、これからのあなたのキャリアを一緒に考えます。お気軽にご相談ください。 「個別相談会」に申し込む
00001 スキルアップAI株式会社 認定No. 00002 株式会社 zero to one このプログラムを受講できる他の事業者を見る 認定No. 00004 株式会社STANDARD 認定No. 00005 エッジテクノロジー株式会社 認定No. 00006 株式会社キカガク 認定No. 00007 株式会社アイデミー 認定No. 00008 株式会社AVILEN 認定No. 00009 テクノブレーン株式会社 認定No. 00010 NABLAS株式会社 認定No. 00011 Study-AI株式会社 認定No. 00012 株式会社VOST 認定No. E資格の認定プログラム一覧。講座の費用・内容を徹底比較！ | AVILEN AI Trend. 00013 株式会社すうがくぶんか 認定No. 00014 株式会社Fusion One 認定No. 00015 INTLOOP株式会社 認定No. 00016 株式会社 Present Square 認定No. 00017 キラメックス株式会社 認定No. A0001 中部大学 大学院 工学研究科 認定No. A0002 東京大学 松尾研究室 なお、新たにJDLA認定プログラムとして講座の認定をお考えの事業者様・教育機関様は、以下をご確認ください。
確率 (確率変数の性質) 統計学 密度関数とは確率変数の特徴を表すものである。確率変数Xが正規分布に従うとき、Xの確率密度関数は(う)となる。(う)に当てはまるものとして正しい選択肢を選べ。 ただし$δ^{2}$ は分散、 μは平均、pは成功確率、nは試行回数、λ = npとする。 問4. 統計 (ポアソン分布) 次の事例のうち、確率変数がポアソン分布に従うと考えられるものとして正しい選択肢を選択せよ。 A. 全国の交差点における死亡事故の発生件数 B. サイコロを投げたときに6の目が出るまでにかかる回数 C. コインを投げたときに表が出る回数 D. 自宅にある家電製品の故障数 問5. 情報理論 (KLダイバージェンス) コインを投げたとき、表が出た時をアタリ、裏が出た時をハズレとする。 最初はアタリもハズレも同じ確率{Q(アタリ), Q(ハズレ)}={$\frac{1}{2}, \frac{1}{2}$}で出ると思っていたが、 後から偏りがあると知り、 {P(アタリ), P(ハズレ)}={$\frac{1}{4}, \frac{3}{4}$}であった。 この時のKLダイバージェンスは(お)と算出される。(お)に当てはまるものとして正しい選択肢を選べ。ただしlogの底は2とする。 問6. 条件分岐 Python varが0よりも大きければ「bigger than 0. 」、小さければ「less than 0. 」、0と等しけ れば「equal to 0. 」と出力する以下のプログラムを考えた。 (あ) (い) (う)の組み合わせとして正しい選択肢を選べ。ただし、変数varに整数が格納されているとする。 A. (あ) if var > 0: (い) elseif var < 0: (う) else: B. (あ) if var < 0: (い) elseif var > 0: (う) else: C. (あ) if var < 0: (い) elif var > 0: (う) else: D. (あ) if var > 0: (い) elif var < 0: (う) else: 問7. AI資格の大本命！G検定・E資格についてJDLAの事務局長に直接取材してきました！ | 資格Times. 関数の実装 (range) リスト内包表記で0から100までのなかで偶数だけのリストを生成することを考える。 正しくリストを生成できる正しい選択肢を選べ。 A. [ I for I in range(100) if I% 2 = 0] B.
回帰モデル 機械学習 回帰について説明しているものとして正しいものを選択せよ。 A. データ中において類似的性質を有する集合を見出す。 B. 目的変数を複数の説明変数を用いて予測する。 C. 入力に応じて二種類に判別する。例えば入力をx、0および1で表現される二値変数をyとすると、xからyを推定する。 D. 入力に応じて有限個のクラスに分類する。 問14. ロジスティック回帰 ロジスティック回帰で使われるロジスティック関数を表す式およびそのグラフの組み合 わせとして正しいものを選べ。 問15. holdout 未知データに対する予測性能を正しく評価する必要がある。 そのため現在持っている全データセットを分けて、学習と評価を正しく行なっていく。 ホールドアウト法を行う場合はどのような手順で学習・検証を行うか、正しいものを選択せよ。ただし、Xは説明変数、yは目的変数とする。 A. モデルに全データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 B. モデルに検証用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに学習用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 C. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに全データのXを入力する。その後、出力された答えと全データのyで答え合わせを行う。 D. モデルに学習用データのXとyをそれぞれ入力し、作成したモデルに検証用データのXを入力する。その後、出力された答えと検証用データのyで答え合わせを行う。 問16. パラメータ探索 パラメータへの理解が深い場合、手動でハイパーパラメータを調整することで、予測精度を上げる可能性を高めることができる一方、作業者がチューニングする手間がかかるのが難点である。 そこで手動以外のパラメータ探索手法として、グリッドサーチやランダムサーチといったハイパーパラメータ探索が存在する。これらの説明として誤っているものを選択せよ。 A. グリッドサーチはハイパーパラメータの候補値を指定して、それぞれのパラメータで学習を行い、テストデータセットに対する予測が最も良い値を選択する手法である。 B. ランダムサーチはハイパーパラメータの候補値ではなく、探索の対象とするハイパーパラメータ自体をランダムに決定し学習を行うことによって、テストデータセットに対する予測を徐々に向上させる手法である。 C. グリッドサーチは探索するパラメータの候補値をランダムサーチよりも把握しやすい一方、組み合わせの数だけ探索点の数が膨大になるというデメリットがある。 D. ランダムサーチはグリッドサーチよりも計算時間が短く済むが、最適な組み合わせにたどり着かないという可能性がある。 線形モデル以外にも様々なモデルが存在する。例えばk近傍法(kNN)やランダムフォレス トなどが挙げられる。k近傍法の説明として誤っているものを選択せよ。 A.
レバテックキャリアは ITエンジニア・Webクリエイター専門の転職エージェントです まずは相談してみる 1. 資格とは?G検定との違い まずE資格の概要と、同じくディープランニング関連の資格であるG検定との違いについても紹介します。 E資格の概要 E資格 は一般社団法人 日本ディープラーニング協会(JDLA)が認定している資格です。日本国内では珍しく、AIエンジニアや機械学習エンジニアのスキルを認定する資格となっています。E資格は2017年にG検定とともに創設され、2018年に初回の試験が実施されました。国内の民間団体が主催するAI・ディープラーニング関連資格としては、難易度・知名度ともに最も高いといって良いでしょう。 G検定とどう違う? E資格と同じようにAIや機械学習に関連した資格として「 G検定 」があります。G検定は、同じくJDLAが主催する資格ですが、E検定とは目的や試験内容が異なります。 G検定は「ディープラーニングを活用するジェネラリスト養成」が目的です。したがって、管理職層やコンサルタント向けの資格と言えるでしょう。これに対してE資格は、開発者や研究者向けの資格であり、G検定よりも技術色が濃い内容となっています。一般的には、G検定に合格してからE資格へチャレンジする、というルートを辿る方が多いようです。ただしこれはあくまでも慣習であり、E資格の受験条件にG検定合格が含まれているというわけではありません。 2. E資格の難易度、受験資格、試験範囲、試験対策は? 次に、E資格の難易度や受験資格、試験範囲、試験対策などについて解説していきます。 E資格試験の概要 E資格の試験時間は120分で、問題数は100問、複数の選択肢から正答を選ぶ多肢選択式が採用されています。受験費用は「一般受験者:33, 000円(税込)」「学生:22, 000円(税込)」「会員:27, 500円(税込)」です。 難易度 前述したように、E資格の難易度は国内のAI・ディープラーニング関連資格としては最も難易度が高いと言われています。これを裏付けるように、実際にE検定を受験した方を対象にしたアンケート(※)では、次のような結果が示されています。 ※参考:Study-AI「 E資格受験者(2021#1)を対象にE資格の難易度についてアンケート調査(独自)を実施しました。 」 E資格受験者に対するアンケート結果 回答 割合 想定よりやや難しい 割合 38.
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