寿司打3000円赤字だった私の情報克服の旅～＃３（G検定）

次は、G検定

大学で、データサイエンスに関する講義をとっていたのでそれなりにアドバンテージがあるだろうと思っていました。線形回帰とか勾配降下法とか。

でも、とりあえず公式テキスト。
7章構成になっていて、1～5章まではめちゃくちゃおもしろく感じました。活性化関数、勾配降下法のところは特に。

心が折れかける

問題、いや、大問題なのが第6章『ディープラーニングの手法』　コイツ。

分からん。入ってこない。イメージもできない。

ここに関しては、自分一人で読み進めることが難しくなってきたので、問題を実際に解きながら理解することにしました。

これでなんとか理解できる範囲が広がったが、まだ分からないところの方が多かったです。

そこで、youtubeやgoogle検索、問題集の解説などいろんなものを参考にしながらなんとか勉強していった結果、なんとか読破することができました。

検索あり？

ある日、こんなにも難しい内容かつ、問題数も200問程度。これでも合格率が比較的高いことに疑問を持ち試験の概要を調べると（今さら）、自宅受験で監視のwebカメラもなし。

そういうことね。

この試験は、

調べてもいいけど全部調べていたら時間がなくなるから、各自それなりに勉強しておいてねー。

みたいな感じなのかと。
だから、SNSにも「G検定　チートシート」で溢れかえっているのですね。

試験当日

程よい緊張感も欲しかったので、大学のワークステーション室で一人、ひっそりと受験。

時間が足りなくなるのは分かっていたので、悩む問題はとりあえずチェックを入れて飛ばす。
これを徹底しようと決めて、いざ

試験開始

開始から数分、、、。

めちゃ簡単。

ネットでは、単語を覚えてるだけでは解けない問題がほとんどとあったがそんなことはない。というか、そんなわけがない。
2時間で200問程度ですよw。

そのまま解き進めて、時間にそんなに追われることもなく、予備でブックマークしておいた誰かさんのチートシートもあまり使うことなく試験終了。

試験結果は、すぐに分からないが「多分、大丈夫」というマインドで終えることができました。

試験を終えて～試験結果

ディープラーニングに対して、なんとなく広く浅い知識が身についた気が。
でも、当分はディープラーニングの勉強とは距離を置きたい気分になりました。

一番役に立ったのは間違いなく模擬試験の解説かなと思います。

試験結果

試験結果

以外とできてないなぁ

まぁ、なんとなくディープラーニング・AI分野の基本的な知識は身についた感じがしました。

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　つづく