はじめに
この記事では、AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) 試験のベータ版を受験した際の勉強方法や所感を共有します。AWS Certified AI Practitioner (AIF) の情報については、前回の記事をご覧ください。
受験背景
(AIFの受験動機と同じになります)
昨年度、AWS認定全冠を達成し、「2024 Japan AWS All Certifications Engineers」を受賞しました。今年度、新たに3つの認定試験（DEA/AIF/MLS-C01）が追加され、来年のAll Certにはこれらの認定も必要になると予想し、早期受験を決意しました。さらに、AIの分野の盛り上がりに合わせ、個人的な知識習得の目標もありました。そして、ベータ試験に合格すると、AWS AI Dayで特別なステッカーがもらえるという情報も、受験のモチベーションとなりました。
AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate(MLA)とは
AWS認定試験の中で今年登場した資格の一つで、生成AIや機械学習に関する知識が問われます。ベータ試験は通常価格よりも安価に受験できます。試験は85問で、通常の試験よりも20問多いです。
AIFと異なり、この試験ではAI関連よりも機械学習関連の知識がより深く問われます。試験ガイドにも記されているように、早期停止、ドロップアウト、ROCなど、AI分野ではお馴染みの用語が含まれています。
勉強内容
1. 試験ガイドの確認
試験ガイドを確認し、AWSのサービスだけでなく、一般的な機械学習の用語も理解する必要がありました。
2. G検定関連テキスト/問題集
機械学習用語の理解のために、G検定のテキストと問題集を復習しました。機械学習の歴史や人物名ではなく、アルゴリズムの概要や機械学習の手法に焦点を当てて復習しました。
3. Skill Builderでの試験対策コース受講
Enhanced Exam Prep Plan: AWS Machine Learning - Specialty (MLS-C01)を通じて、試験の各セクションで問われる知識を習得しました。一部ラボトレーニングはメンテナンス中のため利用できませんでした。
4. 模擬試験の実施
20問と65問の模擬試験をそれぞれ実施しました。初回は60%程度でしたが、2週目に80%強を達成し、準備が整っていると判断しました。
結果
テストセンターで受験し、170分の試験を約90分で終了させ、見直しを行いました。800点くらい取れていそうな感覚でしたが、採点外の設問があるためか、点数は低めでした。
所感
全体として、試験の4つの分野のうち、第3分野と第4分野はAWSの知識で解答できる問題が多かったです。難易度もアソシエイトレベルで比較的易しかったです。学習する際は、第1分野と第2分野に焦点を当て、機械学習関連の知識を強化すると良いでしょう。さらに、SageMakerの機能や用語が多いため、しっかりと理解することが重要です。
【参考】AWS MLAの試験分野
第 1 分野: 機械学習 (ML) のためのデータ準備 (採点対象コンテンツの 28%)
第 2 分野: ML モデルの開発 (採点対象コンテンツの 26%)
第 3 分野: ML ワークフローのデプロイとオーケストレーション (採点対象
コンテンツの 22%)
第 4 分野: ML ソリューションのモニタリング、保守、セキュリティ (採点対象
コンテンツの 24%)
おわりに
AWS MLAの認定を取ったことで、再びAWS認定全冠ホルダーになることができました。来年度のAll Certの要件はまだ発表されていませんが、更新の必要な認定が1つあるので、近いうちに再認定の取得を目指す予定です。