特徴量選択のまとめ - Qiita
Kaggle Advent Calendar その2の23日目の記事です。 私はkaggleを始めたばかりでテーブルデータのコンペはTitanicしかやったことがないため、特徴量をどのように選べばいいのかよくわからなかったのでまとめます。 特徴量選択手法のまとめ 特徴量選択とは、機械学習のモデルを使用する際に有効な特徴量の組み合わせを探索するプロセスのことを表しています。 特徴量選択を行うことによりいくつかのメリットが得られます。 変数を少なくすることで解釈性を上げる 計算コストを下げて、学習時間を短縮する 過適合を避けて汎用性を向上させる 高次元データによって、パフォーマンスが下がることを防ぐ。 特徴量選択の種類 特徴量選択の手法は大別して3つ存在します。 Filter Method Wrapper Method Emedded Method Filter Method Filter M
特異値分解の計算方法を手順ごとにまとめてみた - Qiita
はじめに E資格の数学問題で何かと話題の「特異値分解」。数式や社会への応用例については多くのサイトで解説されていますが、手計算でどうやって解いてくのか？を解説したものはあまり見かけないように思います。 $$ A = U \Sigma V^T $$ なので、E資格数学の登竜門ともされる（と個人的に思う）特異値分解の手順を、自己流ながらまとめました。ここおかしい！というところがありましたらツッコミをお願いします。 この記事は数学の計算過程を書いています。線形代数の行列に関する知識（ベクトルの内積、行列の和、積、行列式、固有値、固有ベクトル）に関する知識が必要です。 特異値分解の手計算の手順 特異値分解は線形代数の様々な計算法を使用します。これら1つでも間違うと正解を得ることができないので、 以下のステップごとに、着実にマスターしていく必要があります。 $U$、$\Sigma$、$V$の行列の形
徹底攻略ディープラーニングE資格エンジニア問題集 - インプレスブックス
▼小縣 信也（おがた・しんや） スキルアップAI講師。スキルアップAI株式会社取締役。大阪市立大学工学部卒業後、建材メーカー、設備設計事務所に勤務。2010年、OpenFOAM勉強会for beginner（現オープンCAE勉強会＠関東）を立ち上げ3年間幹事を務める。建築環境に関する数値シミュレーション、電力量や温湿度などのセンサーデータに関する分析が専門。1級建築士、エネルギー管理士。2013年、国土交通省国土技術政策総合研究所 優秀技術者賞受賞。日本ディープラーニング協会が実施するE資格2020#1ほか合格、E資格2018にて優秀賞受賞、E資格2019#1にて優秀賞受賞。 ▼斉藤 翔汰（さいとう・しょうた） スキルアップAI講師。横浜国立大学大学院 環境情報学府 情報メディア環境学専攻（現:情報環境専攻）修了。修士（情報学）。高専時代に画像認識に対して興味を持ったことがきっかけで、現在
【ディープラーニング協会 E資格】受かるためにやるべきこと - Qiita
で、合格率は68.04%なので、高得点ではないが、合格するには十分 程度の得点率です。 この程度で良ければぜひ参考にして下さい。 合格ラインは公表されないのですが、得点率6割程度でも十分受かるのではないかと思います。 応用数学は問題数が少ないですし。 参考：「E資格（エンジニア資格）2020#1」結果発表 目次 E資格に関する情報が少ない 出題形式 受講したJDLA認定プログラム E資格に受かるためにやるべきこと 試験対策に特化した勉強ってしたくないよね これさえやれば受かる！(はず) 受験時の注意 E資格って取っても意味ない? より高得点を目指すためには 知識系 実装系 さいごに 1. E資格に関する情報が少ない 私がこの記事を書こうと思った背景として、E資格に関する情報が少ないというのが挙げられます。 私が過去の試験情報について調べ始めたのは試験本番1ヶ月程前でした。 しかし、あまり情
ディープラーニング検定E資格の認定プログラムを比較してみました（2018/04/05最新版） - Qiita
ディープラーニング検定E資格について ディープラーニングに関する知識を有し、事業活用する人材（ジェネラリスト）と、ディープラーニングを実装する人材（エンジニア）の育成を目指します。各々に必要な知識やスキルセットを定義し、資格試験を行うとともに、協会が認定した事業者がトレーニングを提供します。 各々年二回実施予定。日進月歩する技術であることから、検定・資格実施年毎に実施年号を付与する。 （参照：http://www.jdla.org/business/certificate/#education） 概要 概要：ディープラーニングを実装するエンジニアの技能を認定する 受験資格：JDLA認定プログラム※を修了していること 試験概要：会場試験（初回は東京、大阪）、知識問題（多肢選択式） 出題問題：シラバスより、JDLA認定プログラム修了レベルで、使用フレームワーク、ライブラリに依存しない問題を出題
【合格体験記】ディープラーニング検定E資格とはなんだったのか｜iwashi
はじめに 去る2018年9月29日，JDLA主催のディープラーニング検定E資格（以下，E資格）の試験が一斉に行われました． 私も受験し合格したのですが，周りからよく 「この資格って，結局なんなの？」 「役に立ってるのか？」 「必須の講座も高いし，それほどの対価があるの？資格ビジネスでは？」 と言われることが多く，E資格の実態があまりにも不透明であると感じたので，自身の思考の整理も兼ねて，いま，改めて振り返ってみたいと思います． 結論から述べますと，E資格はとにかく費用がかかりますが，それでもそんなに悪くないんじゃないかなって思っています． これから受験される方，すでに受験された方，教育用のカリキュラムに取り入れようとしている方など，本記事が多くの方々の参考になれば幸いです． 目次１， ディープラーニング検定とは ２， 私の経歴・スキルと，受験の動機 ３， 講座の受講（必須）について ４，
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【E資格 2020#1】実際に出題された内容を振り返ります（過去問対策にどうぞ）
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