北海道をこよなく愛するピーターです。
AWS Certified Machine Learning - Specialtyを取得しましたので体験記です。
学習期間
またもやってしまいました。勉強したのに試験を受けず忘れてしまうやつです。
遠い昔に1度勉強をして、忘れた頃である今回にもう一度勉強し直しました。
2回目の勉強期間は1週間程度だと思われます。
しかし、今回の合格は、辻先生による勉強会によって機械学習分野の定着が早かったことが合格につながったと感じました。
Who is 辻先生
辻先生は東京大学特任准教授の辻真吾先生のことです。Pythonの第一人者で数々のPython入門書を執筆している方です。
(最近の著書『ゼロからはじめるデータサイエンス入門 R・Python一挙両得』
弊社は東京と福岡に拠点があります。辻先生は東京、私は福岡におりますので基本的にリモートですが、週1でデータサイエンス勉強会という題でご教授いただいております。
データサイエンス勉強会
辻先生に聞きたいことなら何でも持ち寄る勉強会です。
勉強会の内容は前もって決まっていることもありますが、参加者がお題を持ち寄ることが多いです。この機械学習モデルについて教えてほしい、開発のこの部分のアルゴリズムをもっと改善できないか、などです。
データサイエンスに関係ない話になることもたまにあります。
冒頭にも書きましたが、この勉強会で機械学習の分野の理解が進んでいたので、AWS試験の合格のハードルが下がったのかなと思いました。
学習方法
学習するべき分野は大きく分けて2つあると感じました。
AWSと機械学習です。
AWS
AWSとしての機械学習を理解する必要があるように感じました。というのも、機械学習に詳しかったとしても、それをAWSのクラウド上で実現する術を知らなければ合格は難しいからです。
よく出てくるサービスは、
- Amazon SageMaker
- Amazon Kinesis
- AWS Glue
- Amazon EMR
です。このあたりを抑えつつ、クラウドプラクティショナー程度のAWS知識があればよいと感じました。
機械学習
AWSでのサービス群を理解するだけではなく、そもそもの機械学習の知識が必要です。個人的にはこちらの知識のほうが重要であると感じました。
具体的には
- 学習方法(教師あり/なし など)
- 学習がうまくいかないときの対処法(過学習の対処法など)
- 混同行列
- 正しいアルゴリズムの選択(クラスタリングにはk-meansなど)
などです。勉強時間のうち7割くらいはこちらになるイメージです。
おわりに
今月でアークエルにジョインして1年が経ちます。そろそろIT未経験のフダは外すべきかもしれません。
やればできる。