40代で目指すG検定合格体験記～その04

2021年12月12日 15:49

AI(人口知能)や機械学習エンジニアの登竜門である「G検定」を先日、受験しまして、無事合格することができました。私が実践した勉強方法を記載しますので、これから受験される方は、ぜひ参考にしてみてください。

具体的な勉強方法

さて、前回の繰り返しですが、
　「G検定の対策講座を受講した」　＝　「受かる」
ではありません。本番試験では、短い時間で正解を選ぶことができる状態にする必要があります。

まずは、講義を受講して、内容を理解していきましょう。その際、概念的に難しい部分もありますので、概要を頭の中でイメージしながら実施するといいでしょう。
１回で理解できなかった単元は、再度受講し、ある程度イメージを掴めるまで繰り返します。

本番の試験では、短い時間でたくさんの問題を解く必要があります。すべての用語を覚えておくのが理想的ですが、すごくハードルが高いですよね。
ですので、講義を受講しながら、本番試験で使える「自分用メモ」を作成していきます。この「自分用メモ」は、関連ある用語をある程度まとめて羅列します。

例えば、「サポートベクターマシン」であれば、

と、記載しておきます。

そして、上記の用語一覧を見たら、各用語が意味するところを自分である程度説明できる状態を目指します。つまり、

・サポートベクターマシンは、マージンを最大化するように分類する手法で、ハードとソフトの２種類ある。
・ハードは、誤分類やマージン内存在を許さないが、ソフトは許す
・C-SVM/ソフトマージンSVMは、スラック関数で誤分類に対しペナルティを与える
・SVRは回帰でつかうSVM

というような内容を、自分の頭の中でイメージできれば、OKです。
１つ１つの用語を暗記する必要はないですが、各用語が与えられたら、その関係性をある程度説明できることが必要です。

メジャーな内容は、以上の流れで掴むことができます。
では、より詳細な内容はどうしましょう？

例えば、上記にも出てきた「スラック変数」がとりえる範囲は、
　０　＜　スラック変数　＜　１
です。

私はここまで、覚える必要はないと考えます。ただし、本番試験で出題される可能性はあります。そのため、こういう詳細な部分は、すぐに調べられる状態にしておきます。
具体的には、受講している講座で提供してもらえる講義資料のページ数を「自分用メモ」記載しておきます。

先頭のカッコ内が、ページ数です。
仮に、「スラック変数のとりえる範囲」のような、細かい部分が出題された場合でも、記載されたページ数を検索することで、すぐに情報にたどり着くことができるようになります。

次回に続きます。

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