#ディープラーニング
G検定 「ディープラーニングは万能ではない」という主張、次世代のAIを支える理論とは？
株式会社リュディアです。以下の記事が2021, 1/11の Gigazine に掲載されました。
よくあるタイプの記事だと思うのですが、そもそも Deep Learning が研究者の間だけで認知、利用されていた時代にはこのような「万能ではないよ」という警鐘記事は無く、一般の方が利用し始めると勘違いや暴走に対し良識のある偉い人が警鐘を鳴らしてくれています。そのような観点からディープラーニングの利
書評 徹底攻略 ディープラーニングG検定 ジェネラリスト問題集
株式会社リュディアです。弊社の従業員が 2020, #2 の G検定に合格しました。対策に使用した書籍について、いわゆる「白本」と同時に購入した「黒本」について感想を記載します。
勉強の方法として、白本を軽く理解した後に黒本で知識を定着させていくのがよいと思います。ただ白本、黒本の問題を完全に解けるようになってもG検定ですべての問題に手応えのある回答をできるかというと難しい、というのが感想です。
G検定 停留点と鞍点
株式会社リュディアです。機械学習を最適化問題と捉えることは多く、G検定で停留点や鞍点に関する問題、特に正誤問題では頻出です。特に停留点は公式テキストである「白本」にキーワードも出ていないのでとまどいますね。今回は最適化問題と停留点、鞍点についてまとめてみます。
関数 f (x1, x2, ... , xn) が与えられたとき、f が最小となるような (x1, x2, ... , xn) の組を
書評 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト) 公式テキスト
株式会社リュディアです。弊社の従業員が 2020, #2 の G検定に合格しました。対策に使用した書籍について感想を記載します。
結論から書くと検定対策としてこれ一冊で十分というものではありません。軽く読んでいるだけでは 20 ~ 30% を確保できるかどうか、というレベルかな、と感じました。ただし昨今の機械学習の全貌を網羅的に理解する、という意味では良書だと思います。
書籍の出版が 2018