今月、AWSの以下の機械学習認定試験に合格することができました。
AWS Certified Machine Learning Engineer (MLA-C01)
AWS Certified Machine Learning Specicality (MLS-C01)
今回は、一般的な資格試験の試験勉強としては遠回りですが、機械学習の基礎知識から順に学習をしていきました。機械学習の知識が全くないところから、MLA-C01,MLS-C01合格にいたるまでに行った勉強方法について紹介します。
1.機械学習の基礎理論とプログラミングを学ぶ
まず、機械学習の基礎理論とプログラミングから勉強を始めました。自分のペースで学習を進められるプラットフォーム Udemy.com で、特に実践的で網羅的な講座をみつけて受講しました。Machine Learning A-Z という講座です。この講座では、機械学習の回帰、分類、など代表的な機械学習の理論と実践的なコーディングをPython言語(またはR言語)で手を動かしながら一通り学ぶことができました。
2.G検定ジェネラリスト受験
次に上述の講座で覚えた機械学習の理解を実際に確認するため、G検定ジェネラリストを受験しました。G検定ジェネラリストの過去問題集や参考書も買って載っている用語を覚えることで、機械学習の用語は一通り理解することができました。
3 AWS ML模擬試験集の購読
いよいよ実際のAWSの出題範囲の機械学習の問題にあたってみます。Amazon Kindleで販売されている以下のデジタル書籍は、特に出題範囲の項目が整理されており、解説が詳しく、AWSの機械学習サービスとして実装されているサービスの特徴がつかめました。
4. AWS画面操作の理解
模擬試験問題では、実際の操作がイメージしずらいため、実際のAWSマネージメントコンソールで該当の各機能のスクリーンショットが掲載されている書籍を読みました。例えば以下の書籍が参考になりました。
・Mastering Machine Learning on AWS (packt.com刊)
5.パソコンで試験問題集での練習
実際の試験のスタイルと同じパソコンをつかった試験問題の練習ができるように、さらにudemyの講座から試験問題集のコースを受講しました。
6.生成AIによる試験問題作成
AWS BedRock という AWS が提供するフルマネージド型の生成AIサービスがありますが、今回試験勉強をかねてこのサービスを活用して、MLA の試験問題を作成してみました。
かいつまんでbedRockの使い方を説明すると、モードは Chat/Text playground にして、プロンプトを書くポイントとしては、AWSの公式ドキュメントから練習したい用語(例えば SageMaker Autopilot) についての問題として、問題文はそれが使われているユースケースを記述すること、解答は4つの選択にすること、正解とその理由について説明することをプロンプトで指示します。
以下に BedRock上でAIで作成してもらった試験問題の見本(この例では英文)を掲載します。
BedRockをどのように使ったかの詳細は、また別の記事で紹介する予定です。
7.睡眠学習(Sleeping Study)
試験までに覚えたい用語とそのポイントや選択の組合わせを暗記メモとして生成、それをもとに音声データを作成し、単語やフレーズを読み上げ、脳波をリラックスさせる(α波、松果体活性サウンドなどの)BGMを付け通勤時間の仮眠中に聴いて、睡眠学習により暗記を行いました。
gTTS（Google Text-to-Speech）ライブラリを使ったPythonコードを記述することでこうした音声データをmp3で作成することができます。
音声データを出力するPythonコードの記述例
from gtts import gTTS
text = """
ここにテキストを記述
"""
tts = gTTS(text=text, lang='jp')
tts.save("音声ファイル.mp3")
より効果的な睡眠学習用の音声データの作成方法のコツについては、また別の記事で紹介する予定です。