G検定対策のおすすめ書籍！
G検定（JDLA Deep Learning for GENERAL2020#2）に合格しました！
合格したものの、公式テキストで勉強すれば万全！・・・という感じでもなかったので、自分が試験対策で使って有効だったと思う書籍などを紹介させて頂きます。
まず、公式テキストとされているのが下記のテキスト。Amazonのレビューを見て、「あまり意味がなさそう・・・」と思ったので、私は使いませんでしたが、全体観をつかむのには良いかもしれません。
実際に対策として中心的な役割を果たしたのはこちらの問題集です（巷では黒本と言われているようです）。
答えだけ暗記するのではなく、もう少し背景的なところや歴史の詳しい話が知りたいという方は、下記を併せて読むと理解が深まると思います。
"XX回帰"、"XX法" みたいな用語をもっと詳しく知りたいという方は下記の本がお勧めです。会話形式＆挿絵で、かなり平易に書かれているのでなんとなくわかった気になれます。他の本で学習したあとにこの本に戻ってくると理解か深まることも多いと思います。
「いや、もっと技術的にちゃんと知りたい！」という方には、下記がお勧めです。必須という訳ではなく、技術系の学生さんや社会人の方が対象かもしれません。業務で機械学習を使う方には、G検定対策に限らず、普通に役に立つ良書だと思います。
scikit-learnとTensorFlowによる実践機械学習
- 出版社/メーカー: オライリージャパン
- 発売日: 2018/04/26
- メディア: 単行本（ソフトカバー）
・・・と、ここまでやれば、十分そうですが、実は本番の試験はこれら＋αが出題されます。自分の場合、上記だけ＋試験中のGoogle検索で難を逃れましたが、出題傾向に合わせて事前にWebで勉強しておくと良いと思います。ざっくり言うと、法律系の動向（著作権やら、軍事利用・兵器開発、自動運転）や強化学習、GANなどです。
キーワードレベルだと、A3C、YOLO、FCN、U-NET、インセプションモジュール（CNN関連）、KLダイバージェンス、教師強制、割引率（強化学習）、NAG（最適化アルゴリズム）、単語分散表現（単語ベクトル）と文書分散表現（文書ベクトル）、インスタンスセグメンテーション/セマンティックセグメンテーション、SSD（物体検知アルゴリズム）、BERT、Word2vec（Skip-Gram, CBOW）、グローバルアベレージプーリング、GDPR、XAI（説明可能なAI）、PDS（パーソナルデータストア）、EU一般データ保護規則、PFI、ELSI・・・
試験中、書籍で勉強した内容に無い上記のようなキーワードが出てきて、もうダメかと思いました。しかし、１００点を取る必要は無いので、上述の書籍で勉強して、余力があれば上述のキーワードの近辺を勉強すれば十分かと思います(「ジェネラリスト」という割には、結構難しい言葉が並んでいますが・・・)。
読んだことは無いですが、もしかしたら下記の本を読めば最近の動向がまとめて書いてあるのかもしれません。その辺は、書店でご確認頂くか、Amazonのレビューを参考にして頂ければと思います。
- 出版社/メーカー: 角川アスキー総合研究所
- 発売日: 2020/03/16
- メディア: Kindle版
G検定の合格を目指す皆様のお役に立てれば幸いです。
