AWS Machine Learning - Specialty 合格記録

Posted at 2021-07-30

この記事

AWS機械学習分野の資格を取得したので、その学習記録を記します。

about me

AWSを主軸として、インフラエンジニアに従事しております。
また、半年ほど機械学習エンジニア(イチから)に従事した経験はあります。

2019
Solution Architect Associate （7月）
SysOps Administrator Associate (9月)
Solution Architect Professional (11月)
Developer Associate (12月)
2020
DevOps Engineer Professional (3月)
Security Specialty（5月）
Advanced Networking(10月)
2021
Database Specialty（1月）
Data Analytics Specialty(6月)
Machine Learning Specialty(7月)

試験の特徴

まず正とする情報は、公式案内です。
https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/

この試験に挑む方の中には、きっと全く機械学習技術に触れたことのない方も、ある程度いらっしゃるのではないでしょうか。

サンプル問題をよく見ると、問題の中に「機械学習の基礎知識がないと答えられない問題」があることがわかります。

つまりある程度は、AWSに関係ない機械学習自体のお勉強が必要になります。

（あくまで個人的な）学習方法例

目的が、概要理解と資格取得、その後の学習へのきっかけとする方を前提として記載します。

先に、機械学習にはどんなものなのか、大まかな流れと概要を理解します。
「どんな登場人物が出てくるのか？」「例えば何ができるのか？」「どんなデータを扱うのか？」「機械学習エンジニアは何をやるのか？」という観点で調べます。
たくさん出てきますが例えば以下のサイトがわかりやすかったです。
https://ledge.ai/machine-learning/

あとは今まで通り、問題集を解きます。
というのも、全く未知の分野を資格取得に向けて学習するには、問題集でわからなかった用語などから紐付けて学ぶことが間違いないと思います。
その際は必ず、基礎知識レベルで「ふーん、こんなものなのか」って感じたらあまり長くとどまらず戻ってくることをおすすめします。問題集が進まないことにより疲れてしまって、モチベーションが下がることを防ぐためです。

例えば、サンプル問題２番に「TF-IDFマトリックスの次元」とあります。

この用語は自然言語処理で扱う用語なので、始めはわからない場合がほとんどです。
まず用語を調べると「言語処理に使う」「文書の特徴抽出に使うもの」「実体はよくわからん数式？」ということがわかってきます。
素晴らしい解説サイトに出会うと理解の深度が変わりますが、ある程度（長くて５分くらい）で一旦問題集に戻ります。（良いサイトに出会えたら、メモを添えてブックマークはしておく）

このくらいの深度で拾っていくと、単語自体に馴染んでいけるので、問題が出た際になんとなく聞かれていることがわかってくるようになります。

ただし、一部の問題はやはりそれでも全くわからん分野が出てきます。
全然わからない問題に時間をかけるよりは、他の問題をカバーしたほうが効率が良いことが多いため、次に行きましょう。
判断の目安は、解いた問題集の中で後回しの問題が**15%**を超えたらアウトだと思います。