いつも記事を読んでいただきありがとうございます！
モブエンジニア（@mob-engineer)です！
本日、AWS Certified Machine Learning - Specialtyを受験して無事合格したので、アウトプットとして合格体験記をまとめたいと思います。
なるべく平易な表現で執筆しておりますので、お気軽に読んでいただけますと幸いです
レポートスコア（今まで受験したAWS試験で最も高かったです）
コンピテンシー（すべて満たしていたので良かったです）
目次
- 対象読者層
- 私のMLスキル感
- AWS Certified Machine Learning - Specialtyとは
- 試験対策について
-
受験時の所感
- テクニック
- ML試験の難易度として
- 参考ブログ
- さいごに
対象読者層
次のような課題を抱えている方に役立てていただければ幸いです。
- AWS MLS試験にこれからチャレンジしようと思っている方
- AWS MLS試験の勉強方法について悩んでいる方
- 機械学習の経験がほとんどなく学習方法を模索している方
私のMLスキル感
私のMLスキル経験として以下の通りです。
- G検定などの基本的な機械学習の知見は持っている
- 機械学習のモデル構築経験はほとんどない
- AWS 機械学習関連サービスに関して自宅で少し触っている
- 直近でAIFをなんとかして合格したレベル
ざっくりいえば、機械学習に関して素人に毛が生えたレベルと思っていただければ幸いです。
AWS Certified Machine Learning - Specialtyとは
AWS公式ホームページを読んでみると以下の通り説明がありました。
公式ホームページ
この資格は、組織がクラウドイニシアチブを実装するための重要なスキルを持つ人材を特定して育成するのに役立ちます。AWS Certified Machine Learning - Specialty を取得すると、AWS で機械学習 (ML) モデルの構築、トレーニング、チューニングおよびデプロイに関する専門知識を認定します。
受験対象者として以下の通り示しておりました。
AWS Certified Machine Learning - Specialty は、開発またはデータサイエンスの担当者で、AWS クラウドでの機械学習 (ML)/深層学習ワークロードの開発、アーキテクチャ設計、実行において 1 年以上の実践経験を持つ個人を対象としています。この試験を受ける前に、以下のことをお勧めします。
そのうえで、次のような能力を求めていると説明がされていました。
- AWS クラウドでの ML/深層学習ワークロードの開発、設計、実行における、最低 2 年の実務経験
- 基本的な ML アルゴリズムの基となる考えを表現する能力
- 基本的なハイパーパラメータ最適化の実践経験
- ML および深層学習フレームワークの使用経験
- モデルトレーニング、デプロイと運用のベストプラクティスを実行する能力
凄くざっくりいえば、機械学習モデル構築～運用を行っているデータサイエンティスト向けの試験と言っているのかと思います。
また、AWS認定試験に限らず公式から試験ガイドが公表されていたら必ず目を通しておきましょう。
試験ガイド
試験ガイドを見ていただくと分かるかと思いますが、CNN、RNN、ドロップアウトなどの機械学習でよく利用される手法、テクニックが問われると予想できますね。
試験対策について
MLS対策として以下コンテンツでの演習を1週間ほど行っておりました。
- Skill Builder公式問題集（必ず目を通しておいてください）
- Cloud License問題集
そのうえで、出題範囲のMLサービス・AIサービスのサービスページおよびG検定チートシートなども事前にキャッチアップしておりました。
受験時の所感
受験時の所感として以下の通りでした。
- AIF・MLA試験問題と比べて機械学習に関する知識を聞いている印象
- ビジネス視点でのユースケース問題もあったが悩むシーンは少なかった
- サービスのソリューションというより各サービスの詳細設定を問うている印象
- AIF、MLAでよく問われていたAmazon Bedrockに関してはほとんど問われなかった（今後の改定によっては問われる可能性もあるかと）
- Amazon EMR、Amazon Kinesis、Amazon Data Firehose、AWS Glueなどのサービスに関しては多く問われている印象を持った
- 基本的な機械学習モデル（教師あり学習、教師なし学習、因数分解機、主成分分析など）は必ず理解しておかないと落とす試験だと思った
テクニック
試験時間が180分と長丁場なので、今までの受験と比べていくつか工夫を行ったのでそちらも記載したいと思います。
- ヘッドホンはうまく活用する
- テストセンター受験の場合、防音用のヘッドホンがあるかと思いますので、そちらを活用すると集中して取り組めるかと思います
- 確信を持った回答は見直さない
- 確信を持った回答を見直して間違っているかもと選択肢を変えてしまうことで落とす可能性があるので、確信を持った回答は見直さない方がいいです
ML試験の難易度として
個人的な意見ですが、次の点からML試験の中では一番とっつきやすい印象を持ちました。
- 学習リソースがAIF、MLAと比較して豊富にそろっている
- G検定の対策≒MLS試験対策につながる
- 試験範囲がAIF、MLAと比較して狭い
ただし、機械学習のモデルについて全く知らない方が受験すると返り討ちに遭うかと思いますので、とっかかりとしてG検定へチャレンジすることをおすすめします。
Xのトレンドで上がっていた応用情報のシラバス内容がドンピシャで試験に問われていたので必ず目を通した方がいいと思いました。
応用情報技術者試験シラバス
参考ブログ
さいごに
AWS Certified Machine Learning - Specialtyについてまとめて見ましたが、個人的に取り上げられたサービスを（触れる範囲で）触ってみることをおすすめします。（他サービスと比較して高価なので触れる範囲は限られますが...）
また、アップデート情報、公式情報を調べてアウトプットすることを継続することで、試験対策だけの勉強にならないかと思います。
最後まで、記事を読んでいただきありがとうございました👍