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GIAC GMLE 試験シラバストピック:
| セクション | 比重 | 目標 |
|---|---|---|
| データの取得、前処理および探索的分析 | 15% | - 探索的データ分析と可視化 - データ収集手法(SQL、ウェブスクレイピング、API) - データのクレンジング、変換および正規化 |
| サイバーセキュリティへの機械学習の応用 | 15% | - マルウェアの解析と分類 - 脅威ハンティングと行動分析 - セキュリティ監視と異常検知 |
| 教師あり機械学習 | 15% | - 分類アルゴリズムおよび回帰アルゴリズム - モデルの学習、妥当性確認および評価 - 特徴量の作成と選択 |
| 教師なし機械学習 | 12% | - クラスタリングと次元削減 - 異常検知の手法 - セキュリティデータにおけるパターン認識 |
| データサイエンスのための統計学と確率論 | 15% | - 確率論と確率分布 - 記述統計および推測統計 - 統計的検定と仮説検定 |
| 機械学習のためのPython | 15% | - セキュリティデータの処理におけるスクリプト作成と自動化 - 機械学習フレームワーク(Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch) - データサイエンス向けライブラリ(Pandas、NumPy、Matplotlib) |
| 深層学習とニューラルネットワーク | 13% | - 畳み込みニューラルネットワーク(CNN) - 自己符号化器と生成モデル - ニューラルネットワークの基礎 |
GIAC Machine Learning Engineer 認定 GMLE 試験問題:
問題 #1
Which functions are typically used for data manipulation in the Pandas library?
(Choose two)
Response:
A. pd.DataFrame()
B. plt.show()
C. pd.merge()
D. tf.keras.models()
問題 #2
Which metric is commonly used to evaluate the performance of a classification model?
Response:
A. Accuracy
B. R-squared
C. Root Mean Squared Error (RMSE)
D. Mean Absolute Error (MAE)
問題 #3
Which of the following are common supervised learning algorithms?
(Choose two)
Response:
A. DBSCAN
B. Random Forest
C. k-means
D. Linear Regression
問題 #4
Which of the following are common applications of regression models?
(Choose two)
Response:
A. Predicting house prices based on various features
B. Clustering customer segments
C. Forecasting sales trends over time
D. Classifying spam emails
問題 #5
Which techniques are commonly used to evaluate the quality of clustering results?
(Choose two)
Response:
A. Confusion matrix
B. ROC curve
C. Elbow method
D. Silhouette score
解説:
| 問題 #1 正解: A、C | 問題 #2 正解: A | 問題 #3 正解: B、D | 問題 #4 正解: A、C | 問題 #5 正解: C、D |






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