【教材】AVILEN E資格講座_4

　先日発表があり、無事合格を得られました。受験日が2月17日、通知が3月8日なのでほぼ3週間程度ですね。開示情報は限られていますが、受験者総数と合格者数、得点分布は下記の通りでした。

総受験者数　 1,194名
合格者数　　　 867名

■分野別の得点率
応用数学：43 ％
機械学習：71 ％
深層学習：59 ％
開発環境：86 ％

　合格率は約72％、私の得点率の平均は約64％。得点率については各分野の問題と配点がわからないので参考程度ですが、おおよそ合格率も得点率も65％程度で設計されているのではないかと推察されます。かなりギリギリ^^;　867名の合格者のうち、相当の下位であったことが容易に想像できます。ちゃんと高得点で理解とともに合格されている方と同じ評価というのは、なんか申し訳ない気持ちになります。

　とはいえ合格は合格。結果を得られたのはAVILEN社のカリキュラムのおかげだったのは間違いなく、書評ならぬ教材評としては満点を差し上げたいと思います。いまどきくだらないカテゴライズはナンセンスだと思いますが、私はもろに文系人材のステレオタイプです。微分だの行列だの言われた瞬間から頭を抱え、得点率でも見ての通り露骨に数学を諦めてきたツケが回っている状況です。Deep Learning実装ができるわけでも数学的理解が高いわけでもないですが、資格試験という基準を突破できたのは体系的なコンテンツと問題集があったからこそ。

　受験した実感としては、未経験者からするととにかく範囲が広い。模試でGANの種別ごとの特徴を問われる問題があり、ぜんぜん答えられず「こんなもん習ってねー！」と怒り心頭で資料を見返すと、ほぼ教材に載っていました。AVILENさんすみませんでした。網羅はしてくれていますが、全1,000スライドのうち1行で書かれているレベルのものが、1問として出てくる可能性があるイメージです。学習しているうちに何の話をしているか迷子になりがちなので、全体の構造の理解を進める→コンテキストやリレーションも含めて腹落ちしないと知識として定着しません。AIと一緒ですね。未学習モデルの私の脳みそでは、相当のエポック数が伴わないと精度が上がりませんでした。ただ救われるのは、ほぼ知識問題を問われるので応用問題はほとんどないイメージです。提供されるカリキュラムをこなし、とにかく問題数をこなせば必ず合格水準には至れると感じました。理解が高いかや、データサイエンティストとしての力量が高いかはちょっと別軸です。

　最後に学習を終え、AIに対して感じていること。上で「AIと一緒」と表現していますが、Deep Learningは脳のニューラルネットワークを模した機械学習モデルです。タスクをこなすにはデータ(経験)が必要であり、エポック数(練習)をたくさんこなして、損失関数を減らして(答え合わせをして)、
より正確な答えへフィットしていきます。パターン認識であるが故100％は現実的ではなく、目的や環境によってはルールベースのシステムのほうが良いこともたくさんあります。学習のプロセス、評価、扱い方とも「人間と一緒」であり、言い換えれば人間も「AIと一緒」であると強く感じます。模しているので当たり前っちゃ当たり前ですが、AIの中身もわからずに夢見ている人も多くいるので改めて表現しました。エンタープライズであれば人手不足や生産性向上、DXのためにAIを検討したいという引き合いも多くありますが、専門家だけに任せずに利用者がAIの理解促進をするのは大事だと感じます。要するに人を採用し、育て、配置し、評価するのと同じです。一人前になるには数年、数億円かかりますし、うまくいかないリスクやミスマッチもあるのではないでしょうか。特性を理解した上で、どんな教育・配置が最もインパクトがでるAIの「採用」か、よくよく検討いただくことをお勧めしたいと思います。