これまでに受験したどの試験と比較しても、AWS サービス独自の設問が少なかった。そのため主観的な難易度は人によって相当ばらつくだろう。高度なネットワーキングと同様だが、より AWS 色が薄い。強引に AWS に限った側面のみで考えると、データアナリティクスの試験を易しくして SageMaker の設問を少々加えただけという印象。

AWS 認定機械学習 – 専門知識に合格しました | It works for me

純粋な機械学習の知識を問う問題 5 割、SageMaker が 3 割、データ分析が 2 割、AWS の AI サービスが数問って印象でした。
AWS のサービスに対する理解より機械学習全般の知識がかなり重要でこれまで受けた試験でもかなり異質でした。

機械学習初心者の AWS 認定機械学習–専門知識(MLS)受験レポート | はなうたつうしんぼ

下記の 3 本立ての学習が必要です。括弧内の%は自分が感じた出題の比率の数字です。

機械学習の基礎知識（40%）
AWS の機械学習関連の各種サービスの機能（30%）
AWS のデータ関連の各種サービスの機能（30%）
機械学習の基礎知識で特に重要なのは過学習への対処、陽性データが少ない場合の対処、学習に時間がかかっている場合の対処といったデータサイエンティストが日常的にぶつかる問題への対処方法です。

この辺りは王道の解決手法（過学習が起きているなら正則化、陽性データが少ないならオーバーサンプリングといったセオリー）を理解できていることが求められます。

後は評価指標、特に混同行列に関しては手を替え品を替え様々な問題形式でしつこいくらいに問われます。

AWS 認定機械学習 – 専門知識(Machine Learning – Specialty)合格に向けたオレオレ学習ガイドライン - Qiita

kinesis,EMR,Athena,Glueあたりも頻出

なるほど、AWS以前に機械学習のいろはを学ぶ必要がありそう。ということで以下の本を購入。

ディープラーニング G検定公式テキスト第2版を読む

一通り読みました。G検定はディープラーニングの基礎知識を確認する試験で、そのテキストだけあり広く浅～く関連用語を抑えることが出来ました。が、新登場用語が多すぎて読み切るのがなかなか辛かった。

結構時間を費やしてしまいました。試験に受かるだけならさらっと読んで、練習問題を解く段階になってから不明な用語を調べる。という辞書的な使い方をお勧めします。

Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (Japanese) 受講

公式の無料デジタルトレーニングです。
最後に模擬試験問題35問が付いていますがこの時点では全然解けませんでした......

ブラックベルト

Amazon SageMaker Basic Session のみ目を通しました。

WEB問題集

60問程度解きました。これくらい解くと、問題の傾向と解答の傾向が掴めてきます。
畳み込みニューラルネットワークとリカレントニューラルネットワークそれぞれのユースケース(画像なのか時系列なのか)とか、モデルの精度を上げるにはどうすれば良いとか、過学習を防ぐためにどうすれば良いとかなど

これまで専門知識の資格(DAS, ANS)は6, 70問程度解いた段階で受験して合格していたので、一旦受けてみることに。

本番

WEB問題集と似たような問題が出たので分かる問題は即答、分からない問題、そもそも知らない用語が解答選択肢にずらりと並ぶ問題は分からない。と判断しサクサク進み、試験時間に余裕を持って終えることが出来ました。
問題＆解答文章量も全体を通して少なく感じました。
最後の運命の合否ボタンも、まあこれくらいの感触だったらイけているだろう(ギリかもしれないけど)とドキドキせずに押下。
結果、合格していました。

感想

事前情報通り機械学習の知識を問う問題半分、AWSのサービスの知識を絡めた問題半分だったように感じました。

合格するために

AWSのサービスの知識を絡めた問題はSageMakerのブラックベルト相当の知識とデータアナリティクスの知識があればいけると思います。機械学習の知識については正直広大かつ深すぎるのである程度捨てる気持ちを持ってWEB問題集に出てくる用語を押さえておけば良いでしょう。

当初、G検定のテキストをフルで読んで機械学習の知識をみっちり付けたうえで＋αとしてAWSサービスを絡めた学習を行い実践相当の力を付けようと試みましたが、機械学習の知識が広く深すぎで時間がかかりすぎるため、途中で認定資格を取得する方向¹にかじを切りました。

後に続く人に最短での取得方法を伝授するならば、

試験ガイドを読む
深層学習教科書ディープラーニング G検定公式テキストをさらっと読む
- 学習とか、モデルとか、推論とかの用語が分かる程度
SageMaker のブラックベルトを読む
Amazon Polly, Rekognition, Lex それぞれのサービスが何を出来るのかを抑える
- Amazon AI 入門
WEB問題集を60問程度解く

で足りると考えます。

おわりに

機械学習の実務にあたるとなった場合は、機械学習専門の人とチームを組んでAWSに詳しい人(機械学習関連サービスの基本を押さえている人)として参加する事でうまく回るレベルの知識は付けられたかなと。

APN ALL AWS Certifications Engineer を目指しているため取得を第一目的に ↩

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AWS認定 機械学習 – 専門知識(MLS-C01) 取得するまでにやったこと

はじめに

受験前の知識

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感想

合格するために

おわりに

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