【AI資格】2022年第2回E資格を受験!新形式に対する私の勉強法!【機械学習資格】

 2022年8月26日(金)にE資格を受験予定です。今回からは試験範囲と形式が以前までとは変わる様で、E資格を受験される方は手探りで勉強されていることと思います。私も機械学習を本格的に勉強し始めたのはE資格を目指すようになった2ヶ月前であり、何をどこまでやれば良いか手探りで勉強してきました。
 今回は私の勉強法を共有することで、E資格合格を目指されている方の参考になれば幸いです。また、E資格の勉強を通じて得たことやまだ不十分なことも共有したいと思います。

(2022/9/16追記 【AI資格】2022年第2回_E資格に合格していました!【2022#2 E資格】)

勉強スケジュール

 勉強内容はセミナー、黒本、実装の3つに分かれます。大体ですが、黒本100時間、セミナー25時間、実装25時間くらいかけました。

勉強期間:2ヶ月、総合計時間:約150時間

 1日平均2-3時間勉強している計算になります。5割はカフェに行き、黒本を解いたりノートPCを持ち込んでコード穴埋め問題を動かして理解を進めていました。4割は自宅でセミナー動画をみたり実装に取り組んだりしていました。1割はすきま時間の活用です。

休日はカフェで2時間勉強するルーティーン

 休日は自由に時間をとることが出来るので、一定時間を集中して勉強に充てる様にしました。特にお盆休みはE資格対策に2-3時間カフェでコンスタントに勉強していました。余談ですが、データベーススペシャリスト試験も2-3時間勉強していました。お盆休みは一日合計5-6時間勉強する受験生になっていました^^;

通勤電車や昼休み、お風呂など、すきま時間の活用

 平日のすきま時間も有効活用するようにしています。私の場合、通勤電車と昼休みを合計すると1時間は捻出できました。
 またお風呂に暗記用の紙を貼ると勉強空間になります^^。お風呂に貼るための紙を作るのが楽しくなり勉強のモチベーションアップにつながるのでオススメです!

試験対策の教材など

知識&コード穴埋め対策 : 黒本とセミナー動画

セミナー

 E資格を受験するためには、認定団体のセミナー修了証が必要になります。セミナー費用は15-20万円と高額ですが、高額なだけあって内容はかなり充実しています。私は3日間のハンズオンセミナーを受講し、その後セミナー動画をみて勉強をしてきました。後述の黒本で説明が不足している計算グラフや逆伝播計算等の理解を補うことができます。

黒本

 最も有名なE資格対策の教材であり、「この1冊をマスターすることでE資格に合格できる」と名高い評価を受けています。試験範囲がほぼ網羅されており、おおむねわかりやすいのですが、この書籍だけで勉強しても理解が進まない箇所もあります。また、2022年第2回のシラバスには対応していない部分については自分で補う必要があります。

著:スキルアップAI株式会社 小縣 信也, 著:キルアップAI株式会社 斉藤 翔汰, 著:スキルアップAI株式会社 溝口 聡, 著:キルアップAI株式会社 若杉 一幸, 監修:杉山 将
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実装対策:GoogleColabでPytorchを使ったネコ分類器を作成

 

 私はネコが大好きなので、ネコと一緒に勉強しました(笑)。まず第一段階として、ネコとイヌを分類する機械学習モデルを作成しました【ネコと機械学習2】Pytorchを使ったネコ判別器の作り方
 第二段階として、ネコの品種を分類する機械学習モデルを作成しました【ネコと機械学習4】Pytorchを使ったネコの品種分類器の実装
 時系列モデル、自然言語処理や生成モデルなど、まだまだ出来ていないことが多いのですが、まずは機械学習の基本としての画像分類の実装を押さえました。

試験に対して不安な点

強化学習や翻訳モデル

 強化学習には多くの用語が登場し、それらを自分の手で具体的に扱うことが短期間では難しいと感じました。そのためどうしても暗記に頼る箇所が増え、苦手意識ができてしまいます。
 また、アテンションなどは黒本の解説だけでは理解できなかったので、Qiitaの記事などもよみましたが、「やっぱりわからない」となりました。これらをより深いレベルで理解できる様になるのが今後の課題です。

黒本で網羅できていないシラバス範囲

 シラバスには黒本で見慣れない用語もまだあります。例えば、距離学習のSiameseNet、メタ学習のMAML等です。これらについて、ネットで検索するなどして対策をしておきたいと思います。

実装問題

 どのレベルまでの実装が出るかはまだわからないので試験日まで不安は残ります。pytorchやtensorflowを選択する様になっている様なので、numpy等の穴埋めだけではないかもしれません。ネコ分類器で学んだことはそらで書ける様にするなど、試験日までにできるだけの事はしておきたいと思います。

E資格の勉強を通じて得たもの&不十分な部分

機械学習エンジニアとして基礎が身についた

 E資格の勉強を通して非常に得るものが多かったと感じています。ニューラルネットワークの構築や逆伝播計算など、機械学習の初歩を一歩ずつ理解することができました。Kaggleに右も左もわからず参加し、LSTMを理解しないまま使っていた頃が懐かしいです。機械学習エンジニアとしてこれからもっと成長していくための土台を築くことができるとても良い機会でした。

生成モデル、強化学習や最新の機械学習モデルの習得は不十分

 E資格の範囲では、生成モデルや強化学習などは初歩的な問題が多く、まだ具体的に扱えるレベルには至っていません。またtransformer等も黒本では良く理解することができませんでした。最先端技術をキャッチアップするためには、自分自身で学んでいく必要があると感じています。

合格を報告できる様に

 今回紹介した私の勉強法が、E資格合格を目指して勉強される方の参考になれば幸いです。まだ試験までは少しだけ時間があるので、弱点補強など出来るだけのことをやっていきます!

後日追記:合格していました!

無事、合格しました!
【AI資格】2022年第2回_E資格に合格していました!【2022#2 E資格】

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