そんなの書いてもしょうが無いけど、学習していて感じたこと。
恐らく二つだけ。
・アンサンブル
・混同行列
長期の気象予報ではアンサンブルを使っていますが、AIでもアンサンブルは当然のように使われています。
混同行列は適中率がどうのこうのっていう奴。
G検定より気象予報士の問題の方が簡単かな？
AIの分野はモデルを評価するためにいくつかの指標がありますが、それに比べたら気象予報士試験で出題される問題の方が簡単。
つぶしのきかない気象予報士だと思ったけど、少しだけ共通点があった。
G検定を合格すれば、気象予報士の専門科目でこの２つだけは点数が取れるかもしれない。
アンサンブルと混同行列はほぼ毎回出題されるからね。
追記：
一番肝心なところが抜けていた。
・ガイダンス
G検定でも、ニューラルネットワークはもちろん、ロジスティック回帰も出てくる。
（カルマンフィルターは出てこない）
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