G検定 受けました
10月25日に、機械学習についてもっと知識を付けたいと思い立ち、「よし期限を付けて勉強した方がいい」と思い、その日のうちにG検定に申し込みました。
情報サービス業の仕事をしているものの、機械学習については全く知識がなかったので、2週間はちょっと無謀だったもしれませんが、11月7日に試験が終わったので、試験を振り返ってみようと思います。
G検定 2020#3はどうだったのか
ひと言でいって、「難しかった」しかありません。私個人が「事前準備不足で臨んだ結果」という前提です。
問題数
問題数は191問/120分でした、過去のG検定の中でも少ない問題数になっていました。それを見た時点で、おそらく難易度が高いと動揺しました。
傾向
全体
初めてG検定を受験しましたが、問題文を読ませる時間が長いと感じました。「XXXというものがる。〇〇というものがある。では△△△で使われる（A）は何でしょう。」という内容で、最初の2つの説明いる？みたいな感じです。機械学習や統計学、生物進化?とかいろいろ前提条件はあるのだと思いますが、G検定なのだからそこの説明は別に。。。
1問30秒ちょっとと思って挑みましたが、まずこの問題文の読解や、ちょっと自信がないから調べてみようという試験対策の甘さ(時間配分のミス)が重なり、時間がどんどん過ぎました。前半50問程度が終わった時点ですでに50分程度を費やしてしまい、もう気持ちが焦って思考力が低下してしまいました。
また、難しい用語ばかり覚えようとしていてもダメだと感じました。というのは、言い回しが違ったり、本質的な仕組みを問う問題が多いためです。なぜその手法が生まれたのか、どういった場面で利用されるのか、メリット、デメリットは何か？ということを体系的に理解する必要があると痛感しました。
穴埋め問題
文章中の言葉を埋める問題は、模試や問題集の多くは1問につき1か所の穴埋めでした。実際今回の試験では、1問で3か所の穴埋めの組み合わせを答えるような傾向になっていました。何度も同じ文章を読む手間はなくて良いと思いましたが、その分時間もかかりました。
音声認識問題
これは個人的な感想ですが、音声認識の問題が多く感じました。これは、音声認識についての勉強をあまりフォローできていなかったので、そのせいで多く感じたのかもしれません。
法令・ガイドラインなど
法令は著作権法や不正競争防止法、国内外のガイドライン、業界団体の論点など、おおむねAI白書に載っていた内容が出ていたと思います。不正競争防止法はチェックしていなかったので、試験中に調べました。
法令、ガイドライン以外もそうですが、同じような問題で回答内容が違うものが複数問ありました。1つの知識を身につけておけば、「あれ、これさっきの問題と同じ内容」といった感じです。こういう問題があると、自信のある内容であればラッキー問題になりますが、そうでない内容だと「あーさっきも出たのにまたわからなない、、」と自信を失います。
ただ、法令・ガイドライン・国内外の団体やその論点などについては、覚えることは限られており、その背景や主張も比較的常識的な範囲で分かりやすいと(個人的には)思うので、ただ覚えるしかないという分野だと思います。もしくは、暗記できなくても自分用のメモ(例えば、国/団体/組織、発表した内容の年号、主な主張内容)を見やすく表にしておけば十分対応できる分野でした。
人物
人物も問われる内容はそれほど多くなく、内容も限定的(代表的な主張やアルゴリズム、理論など)なので、紐づけもしやすく、法令などと同様に覚えるか自分用のメモを準備すれば十分対応できると感じました。
計算問題
今回だけかもしれませんが、計算問題は数問しかなく、その場ですぐに計算できる内容でした。あまり覚えていませんが、計算グラフとCNNだった気がします。
対策が不要というわけではないのですが、問題集や参考書などにある内容をこなしていれば難しくはないと思いました。
ディープラーニングの手法
この分野はやはり、メインだと思いますので、多くの問題が出たと思います。特に強化学習関連が多かった印象(個人的な印象)です。(苦手意識があったからそう感じただけかもしれません)
機械学習、ディープラーニングの手法に関しては、前述の「全体」でも触れましたが、「なぜその手法が生まれたのか、どういった場面で利用されるのか、メリット、デメリットは何か？」ということを理解していないとだめだなと思います。逆にそれがわかっていれば、問題文と回答群を正しく読解できれば、自然とわかる問題が多かったと思います。
私の場合は、今回そこまで知識を深めることができなかったので、いちいち検索して余計な時間を使ってしまいました。
私はAmazon Kindleで別の問題集を見ていましたが、最近はこちらの問題集がおすすめだったようです。
これからやること
結果が出るのは11月16日以降ですが、感覚的な自己採点としては時間不足が響いた後半がほぼすべてカンで回答したため、全体では50%程度の正解率だと思います。
これまで漠然と社内の「DXを進めるぞ」という言葉や、情報化という言葉にモヤモヤしたり、宣伝や売り込みに来る製品の紹介をみて、結局なにをどう使えばよいのかわかりませんでした。今回の試験勉強をきっかけに、裏で支えている技術については少しは意味が分かるようになり、自分にどういう知識が足りないのかも気づくことができたました。結果によらず機械学習、ディープラーニングを勉強する良い機会になりましたので、引き続き学びたいという気持ちになりました。
G検定向けという勉強は、いったん終了しますが継続して参考書を読んだり、今回作った自分の用語集やマインドマップを強化していこうと思います。
まとめ
G検定は、ちゃんと知識として理解できた人にとっては難易度は高くないですが、すべて暗記しようとか、細切れで理解していると難易度が高い試験だと思いました。また、試験中の検索は必要最低限にしてください。でないと、時間が足りません。
そう思うと、過去の約60%の合格率って本当にすごいです。さすがに2週間(1～2時間/日 合計20時間程度の勉強)では、効率の悪い自分としては、ざっと振るいから落とされるのは必然かもしれません。
とはいえ、私は引き続きAI関連の技術を学びたいと思いますので、このブログでもG検定の勉強をする方の参考になる記事や、会社でのAI導入などに関連した情報を更新していきます。できれば、関連をまとめたマインドマップは共有したいと思っています。
インプット→アウトプット で学びを深めるぞ！
