機械学習はじめて1ヶ月！！日本ディープラーニング協会主催のジェネラリスト検定(G検定)に受かるまで

# **はじめに**
先日開催されました第2回「G検定（ジェネラリスト検定）」になんとか合格できたので、G検定の事と検定に向けて行った事をまとめみます。
次回受験する方の参考になればと思います。


# **目次**
1. G検定とは？
- 実務にどう活かせるのか？
- 資格取得為の知識
- 実際に行った事
- G検定攻略法！
- 感想


# **1.　G検定とは？**
日本ディープラーニング協会(JDLA)が主催するディープラーニングの検定となります。

>目的：ディープラーニングの基礎知識を有し、 適切な活用方針を決定して事業応用する能力を持つ人材の育成
>概要 ： ディープラーニングを事業に活かすための知識を有しているかを検定する
>受験資格 ： 制限なし
>試験概要 ： 120分（予定）、 知識問題（多肢選択式）、 オンライン実施（自宅受験）
>出題問題 ： シラバスより出題（推薦図書あり）
>受験料 ： 12,960円（税込）程度
 [JDLA 公式ページ](http://www.jdla.org/news/detail/20180126001/ "公式ページ")

申込みはネットから簡単に申し込みができます。
受験自体はオンラインで実施し、自宅のパソコンで行います。
自宅だと検索すれば行けそうだと思うのですが、そもそも問題数が200問以上あり検索している時間がありません。
また、アルゴリズムの仕組みなどはある程度知識がないと調べようにもどう調べたら良いのかわからないので、前もってしっかり勉強しておく必要があります。


# **2. 実務にどう活かせるのか？**
かなり幅ひろい範囲を学習する事になるので、特に機械学習に関連の知識がない人が機械学習を用いた業務を行う場合の手助けになると感じました。

また、これから機械学習を行う人にとっては全体像を見渡せる良い機会になるのではないかと思います。


# **3. 資格取得の為の知識**
## 出題範囲
公開されている[学習シラバス](http://www.jdla.org/business/certificate/#G )から出題されます。
>人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
>人工知能をめぐる動向
>人工知能分野の問題
>機械学習の具体的手法
>ディープラーニングの概要
>ディープラーニングの手法
>ディープラーニングの研究分野
>ディープラーニングの応用に向けて



## 推薦図書
>**ＡＩ白書　２０１７** (編)独立行政法人情報処理推進機構　AI白書編集委員会 角川アスキー総合研究所
![aihakusyo.jpeg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/226435/57f68686-05c2-dcce-cdf2-9b2d814a9156.jpeg)

>**人工知能は人間を超えるか** ディープラーニングの先にあるもの 角川EPUB選書 (著)松尾 豊 KADOKAWA
![jinkou.jpeg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/226435/34c3e8c7-831c-969b-99cb-b170b7655427.jpeg)

>**深層学習** 機械学習プロフェッショナルシリーズ (著)岡谷 貴之 講談社
![sinsou.jpg](https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/226435/c3c5970c-510c-ff4c-810a-f5d5cc047175.jpeg)

[検定概要](http://www.jdla.org/business/certificate/# "G検定シラバス")

基本的に上記3冊から出題される事になっていますが、それ以外の知識も求められます。

# **4.実際に行った事**
実際に何をしたか記載して行きたいと思います。メインは推薦図書を読んでいました。
学習期間：１ヶ月（１日当たり１時間程度、空き時間を使っていました。）

### **1.人工知能は人間を超えるか（推薦図書　★★★★☆）**
恐らく試験を受ける方が一番初めに読むであろう本だと思います。
特に以下の部分が出題されていたと思います。
- 人工知能ブーム
- 人工知能をめぐる動向

恐らく3回ぐらい目を通したかなと思います。

### **2.AI白書2017（推薦図書　★★★☆☆）**
A4版で350頁以上あり単純に読むだけでかなり時間がかかります…
特に以下の部分が出題されていたと思います。
-　法律、倫理
-　時事問題関連

研修で1章など部分ごとに輪読を行ったのでは理解が深まり良かったと思います。
これも流し読みですが２回ほど目を通しました。

### **3. 深層学習（推薦図書 ★☆☆☆☆）**
実はこちらはほとんど読んでいません。さらっと目を通したぐらいです。
実際はこちらもしっかりやって置くべきだと思います。

### 4. [JDLA Deep Learning for GENRAL 2017（G検定）推薦図書まとめ](https://qiita.com/m2u/items/548bd59634bbf403cccf "JDLA Deep Learning for GENRAL 2017（G検定）推薦図書まとめ")　（★★★★☆）
第1回目のG検定推薦図書のまとめです。まんべんなく要点のみ網羅されているので、
大変参考になりました。
こちらも3回ぐらいは読んでいました！

### 5.[代表的な機械学習手法一覧](https://qiita.com/tomomoto/items/b3fd1ec7f9b68ab6dfe2 "代表的な機械学習手法一覧")　(★★★☆☆)
「深層学習」を読んでいないので、それを補うため機械学習の手法一覧を参考にGoogleで調べつつどういうものなのか、簡単にまとめていました。


# **5.G検定攻略法！**
**※あくまで第2回受けてみた感想です。次回も適用出来るか不明ですのであしからず。**
G検定を受ける人は大きく2つ分かれると思いますが、それらについて記載いたします。
### **A.機械学習に習熟している人**
Aに属している人は機械学習の手法などをメインに学習すると全体の学習時間を短く出来るかもしれません。
手法やアルゴリズムなどをかなり細かい所まで抑えて置く必要があります。
例えば、「**勾配ブースティング木は決定木を大量生成し、結果を集計して予測を行う。精度が非常に高く計算時間も実用的で最も人気な手法**」といった様な上辺だけの知識では答えられない問題が多々有りました。

### **B.機械学習に習熟していない人**
Bに属している人は「AI白書」や「人工知能は超えるか」の推薦図書メインに学習すると良いと思います。
基本的に推薦図書を繰り返し読み、補強として上に上げたエントリなども繰り返し読むと良いでしょう。
「深層学習」は難易度が高いの為、そこの分野は自分で調べるなり他で補強した方が良いです。

**勿論、AとBどちらでもカリキュラムは一通り抑えておきましょう！**

# **6.感想**
深い知識を求められるわけではないですが、幅広い知識を求められる検定だと感じました。

特に重視した「AI白書」や「人工知能は人間を超えるか」の問題は回答出来ましたが、
アルゴリズムの具体的な説明に関する問題はかなり残念な出来だった様に思います。

今回の検定で機械学習の基礎知識は最低限得ることが出来たのかなと感じていますが、
まだまだ知識不足なので、引き続き学習を続けて行こうと思います！