2月22日の土曜日に、日本ディープラーニング協会（JDLA）のE資格を受験してきました。合格発表は3/3です。合否は微妙なところですが感想を書きます。
受験のシステムについて
同じ会場に同じ受験をする人が集まるのかと思っていましたが、一つの会場で別の試験も同時にやってました。時間も〇〇時ジャストに始まるのではなく、各自が試験用のパソコンでログインして開始を押してから2時間というシステムでした。11時からの試験開始で申し込んで、30分前に会場につき最後の30分でこれを頭に叩き込もうと思って会場に入ったところ、なし崩し的に試験が始まってしまいだいぶ焦りました。
試験の内容についてこういうことをしては駄目よと誓約書みたいなものを書いたのですが、最後計算用紙とともに回収されてしまったので、良くわかりません。ダイレクトに問題を書かなければ大丈夫だと記憶しています。
試験の内容について
初めての受験だったので過去との比較はできませんが、だいぶ聞いていた問題とは違った感じを受けました。今回から変わったのか、毎回こんな感じなのかは気になります。全体的に機械学習多め、数学少な目に感じました。単純な知識を問う問題と、論文を早く理解するための問題が多かったと思います。有名な論文に出てくるグラフや表から、何がわかりますか？というのは良い問題だと思いました。
数学の問題
全体的に数学の知識が必要な問題が多いが、計算力そのものを問う問題は少なかったです。
機械学習
従来手法としての機械学習のアルゴリズムが出ました。単純にSVMならカーネルトリックみたいにキーワードだけ覚えていると歯が立たない問題が多かったです。単純に知識を聞いている問題ではなく、よく考えればわかりそうなギリギリの選択肢でした。機械学習のアルゴリズムについてディスカッションとか何かしらの会話をしていると楽に解けそうです。逆に独学で教科書だけ読んで、Pythonの実装を写しているだけだと難しいんじゃないかと思いました。
Deep Learning
活性化関数のグラフはどれとか、このなかでGoogleNetはどれでしょう、のような使い古された問題が出ませんでした。先に書いたように、論文の図表などをヒントに、正解を選ばせる問題が多かったです。これも試験向けの暗記ではなく、何か会話をしていないと難しい感じがしました。
Python実装
これが一番戸惑ったところで、事前に聞いていたような問題が出ませんでした。im2colならこの辺丸暗記しておけば正解選べるじゃんってのが通じませんでした。みんなも丸暗記したよね。
img = np.pad(input_data, [(0,0), (0,0), (pad, pad), (pad, pad)], 'constant') col = np.zeros((N, C, filter_h, filter_w, out_h, out_w)) col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride] col = col.transpose(0, 4, 5, 1, 2, 3).reshape(N*out_h*out_w, -1)
axis=0, axis=1を問う問題は五分五分で当たっていると思います。（さっぱりわからんかった）
試験を受けてみた感想
全体的に考えさせられる良い問題が多かったと感じました。特に、この問題Deep Learningの知識と関係ある？というような問題がでず、一問一問がしっかり考える必要がある問題でした。最初の3問くらいで想定したより難易度が高く泣きが入ったのですが、僕がわからない問題はほかの人もわからないはずと気を取り直して最後までできました。問題が公表されないが残念です。過去問がでると簡単に対策取れますし、1年に2回濃い問題を作るのも大変だと思うので、しょうがないのかなと思います。試験を受けながらも勉強になる問題でした。
自信をもって答えられたのは半分もなかったです。ただ残りの問題も全く分からないという問題はなく、2択まで絞れたり、消去法でよくわからんけどこれみたいところまでは行けました。合格、不合格どちらもありそうです。勉強した成果は十分ぶつけられたので、実力がそのまま結果になると思います。
ドキドキしながら3/3を待ちたいと思います。
