私のスペック

表題の通りAIなど一度も作ったことがない、興味はある
上述の報奨金目当てにAWS資格はSAAなど基礎的なものを2つほど持っている

テスト概要

機械学習の基礎知識と、機械学習向けのAWSサービスに関する知識が問われる
今のところこれ一冊読んでおけば合格できる、という本が無いのがしんどいところ
他の試験のようにAWSの話だけでなく機械学習全般の話にまで及ぶため、
本として出る期待値は低めですね

テーマとしては

機械学習関連
- 機械学習のアルゴリズム全般に関する知識(目的から最適なアルゴリズムの選択、CNNとRNNの違いなど)
- データの前処理、不均衡データに関する取り扱い、正則化等
- 自然言語処理(tr-idf、Word2vec及びその他アルゴリズム、文章データの前処理)
- Apache Spark、jupyter notebook、TensorFlow等AWS関係ない機械学習のライブラリ、フレームワーク
- 精度、正確度、特異性、再現率の求め方、目的に応じて何を指標とするか
- 過学習、学習不足の見極め、対処
AWS関連
- SageMakerの扱い、および組み込みアルゴリズムの知識
- Amazon Transcribe、AWS Rekognition等フルマネージドなサービスの知識
- データのリアルタイム処理(つまりKinesis関連)に関する知識
- EMR、Glue、Athena等データの取り扱いに関するサービス
- 機械学習の各目的におけるEC2インスタンスの推奨タイプ
- セキュアなネットワークでS3と学習モデルを接続する手順

などなど、専門領域ながら結構色々問われます

やったこと

ネットサーフィン

ほかの人の合格体験記、ホワイトペーパー、公式情報を眺める

機械学習関連の本を購入

Python機械学習プログラミング達人データサイエンティストによる理論と実践
- 機械学習に関する知識、数式ゴリゴリ、コードも全部乗ってる
- パーセプトロンと発展的なアルゴリズム、機械学習のほぼ全てが詰まっている
- カルピスの原液みたいな本、だがAWS関連は一切出てこない
- 試験に数式や実際のコードは出ないので(若干AWS SDK for Python (Boto3)の使い方くらいは出るかも)ここまで濃い本は要らないかも
- 何かゆるめの副読本と一緒に読むか人に教わるのを推奨します(自分は人に教わりつつそれの補足目的で買ったのでこれだけ)
徹底攻略ディープラーニングG検定ジェネラリスト問題集
- ソリューションアーキテクトのように模試がついてる書籍が(執筆時点では)ないので渋々購入
- テストの毛色が違いすぎるのでほぼ役に立たなかった(実用性0の問題も含む試験のための試験といった印象)
- 買わなくてよかったという意味で共有

サンプル問題、模擬試験を解く

説明不要ですがよっぽどの自信がない限り模試は買うべきです、
一回何か試験受かると模試の無料クーポン貰えますし

udemyの模試

AWS Certified Machine Learning Specialty: 3 PRACTICE EXAMS
AWS Certified Machine Learning Specialty: Full Practice Exam
渋々G検定の問題集を買う程度に模擬試験がなく苦しんでいたらudemyにあった
日本語版がないのがしんどいですがほぼこれらのおかげで受かったようなものです
churn(解約の意)、ingest等この手の問題で出がちな英単語に慣れることで本試験の翻訳クオリティが低い場合に
原文を読みやすくなるので結果オーライなところもある

まとめ

機械学習の概要をざっくりと理解したところで
英語から逃げずにudemyに課金するのが今のところ最適解

感想

そもそも０からのスタートなので大変、今までの試験で一番勉強しました
漠然とロマンだけ感じてた機械学習の何たるかが完全に理解できた(ジョーク)ので良かったです
仕事でやらせてくれないかな...

AWS Certified Machine Learning – Specialtyに合格しました、一回もAI作ったことないけど