ディープラーニングについて学んでいると、「微分・積分」「線形代数」「統計学」の知識が必要になります。そのため、G検定に挑戦する場合にどの程度の数学的な知識が必要になるか不安になる人もいるかもしれません。
実際には、G検定では数学そのものの知識が問われる訳ではありません。しかし、ディープラーニングを理解し、活用する上では上記に挙げたような分野の知識が必要になってきます。そこでこの記事では、G検定を受験する上ではどのような数学の知識が求められるのかを説明します。
ディープラーニングを学ぶ上では、「微分・積分」の知識が必要となります。G検定で問われるレベルとしては、高校レベルの微分から、偏微分の問題まで。数題出題されるため、しっかりとおさえておきたい内容といえるでしょう。
G検定で微分・積分の知識が必要になるのは、ディープラーニングを行う上で重要な「誤差伝播法」に偏微分が利用されるためです。この誤差電波法を利用することで、より正確な情報抽出や予測が可能になります。
「線形代数」はさまざまな分野で応用されていますが、人工知能開発の分野でも活用されています。そのため、機械学習やディープラーニングを行う上でも、線形代数の知識が必須となります。
この線形代数は、理工系大学では1年次で習うレベルのものとなっていますが、行列やベクトルに関して知識がある場合には、線形代数の基本を学ぶことはそれほど難しくはないといえるでしょう。線形代数を学ぶことにより、ディープラーニングの仕組みについてより深く理解することができます。
「統計学」とは、データ全体から一部のデータを抜き出し、その性質を調べることにより、データ全体の性質を推測するための学問であり、さまざまな場面で用いられています。
ディープラーニングの特徴の一つとして、「大量のデータ集合を分類・分析する」という点が挙げられるため、統計学に近いイメージを持つ人も多いでしょう。そのため統計学の知識を持っていれば、ディープラーニングを行う上で多くの情報の分類と分析に生かすことができ、よりディープラーニングの知識を深められます。
G検定にはさまざまな数学的な知識が必要となることを説明してきました。ここまで読んで、文系出身者が不安を感じることがあるかもしれません。
より数学について勉強してきた理系出身者の方が有利という点はもちろんありますが、必要とされる数学の知識を効率的に学ぶことで十分合格を目指すことができます。インターネット上にも文系出身者の合格体験談が掲載されているので、参考にしてみると良いでしょう。
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