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@ec2_on_aws

AWS 新資格 Machine Learning Engineer - Associate(MLA-C01)合格体験記

Last updated at Posted at 2024-12-29

はじめに

  • ツイッターにて、MLA合格しました！！！ と言ったところ、生涯で一番のいいねをもらえ、うれしさと戸惑いに溢れてしまったため、とりあえずまとめてみようと一念発起しました。
    ツイート.png
  • 合格はしたものの、褒められるほどの点数ではないので、そこはご了承ください。
  • また、AWS資格受験において、どういった問題が出た？とかの話は規則としてできないようになっているため、そういった話題も記載しておりません。

筆者前提

  • この資格取得でAWS 資格15冠になりました。
    • 同系統の資格として、MLS、AIF、DRAがありますが、これらは取得済みです。
  • 結果的に意味はないんですが、Databricks 認定データエンジニアアソシエイトで機械学習向けのSQL系を少し学んでいます。

MLA-C01の試験概要

  • 試験概要(ガイドをClaude3.5 Sonnetで要約)
    • この試験は、AWSクラウドを使用した機械学習(ML)ソリューションとパイプラインの構築、運用化、デプロイ、保守に関する能力を評価します。
    • 試験は以下の4つの主要分野で構成されています。
      1. データ準備 (28%)
        • データの取り込みと保存
        • データの変換と特徴量エンジニアリング
        • データの完全性確保とモデリングのための準備
      2. MLモデルの開発 (26%)
        • 適切なモデリングアプローチの選択
        • モデルのトレーニングと改良
        • モデルのパフォーマンス分析
      3. MLワークフローのデプロイとオーケストレーション (22%)
        • デプロイインフラストラクチャの選択と構築
        • CI/CDパイプラインの設定と自動化
      4. モニタリング、保守、セキュリティ (24%)
        • モデル推論のモニタリング
        • インフラストラクチャとコストの最適化
        • AWSリソースのセキュリティ確保
    • 受験対象者には以下が求められます
      • Amazon SageMakerなどのAWSサービスでの1年以上のML実務経験
      • 一般的なMLアルゴリズムとユースケースの基礎知識
      • データエンジニアリングの基礎知識
      • CI/CDパイプラインとInfrastructure as Code (IaC)の経験

AIF VS MLA VS MLS

  • MLAはAIFの上位資格という立て付けになっています。
  • また、公式サイトでも、機械学習を更に深めたい場合はMLSを、と進められているくらいには関連があるものです。
  • そのため、個人的な違い、というのを整理してみました。
  • 注意
    • 私はMLSを、生成AIが話題になる前(2023.6)に取得しました。
    • そのため、完全な比較はできていません。ご了承ください。

AIF

  • 試験ガイドに記載のあるコンテンツドメインの重みとは別の角度で整理すると、体感以下内容が等分かなと思います。
    • 生成AI系
    • 生成AIを除く機械学習系
    • AWSの機械学習系
  • いろんな方が言われていましたが、Foundationalレベルでしょ？と舐めて受験してしまうと確実に落ちてしまうレベルでむずいのでご注意ください。

MLA

  • 試験ガイドに記載のあるコンテンツドメインの重みとは別の角度で整理すると、体感以下です。
    • 機械学習系(生成AI含む):3割
    • SageMaker系：5割
    • SageMakerを除くAWSサービス系：2割
  • 兎にも角にもSageMaker
    • 一言で表せないくらいに機能が多いので、隙間なくすべての機能を説明できるようにしておき、かつできるだけすべての機能を使ってみる(ハンズオンレベルでよいです)ことを強く推奨します。
    • ハンズオンについては後述。
  • re:InventにてSageMakerが再編されてしまったので、この再編後の内容がMLAに輸入されてしまう前に資格取得してしまうことを個人的には推奨します、、
    • 輸入されてしまった後は、正直頭が混乱すると思いますね、、、、はい。

MLS(2023.6受験時点)

  • 試験ガイドに記載のあるコンテンツドメインの重みとは別の角度で整理すると、体感以下です。
    • 機械学習　9割
    • AWSの機械学習を含む機能　1割
  • AWS資格や機械学習系(G検定、E検定など)を取得すると報奨金が出ます！という素晴らしい企業に所属されている方は、先に機械学習系資格を取得後MLSを取得を目指すことで、効率的に取得ができるんじゃなかろうか、、と思いました。
    • あくまで個人的な感想ですが、G検定用の勉強を当時していたからか、そこまで難しかった記憶はないです。
  • 受験当時、今ほど(MLAでネタになるレベル)はSageMakerに機能が搭載されていなかったのか、SageMakerの機能比較のような問題もあまり出題されなかったような記憶です。

資格比較まとめ

  • AIFも正直ムズイ、と感じました。受験時間中は落ちたなぁと思いました。
    • 半分はとれてそうですが、合格点ギリ足りてなさそう、、という感覚でした。
    • 実際の点数は745/1000だったので、感覚は正しかったんですよね。
  • それ以上にMLAは落ちたと思いました。
    • 65問中、自身があったのは20問もなかったです。
  • 難易度的には以下のイメージです。
    • MLA >> AIF > MLS
    • 何度も言いますが、MLA、ムズイ
  • 内容的に、MLSをMLAの上位配置にしてくれよ、、と思います。
    • Specialityに上下関係を付けられない、ということなのでしょうか。
    • もう、MLA、受けたくない、、、、

勉強方法

Udemyを中心に、大体1か月程度の期間で勉強しました。

設問の種類

  • 回答方式として以下5つが設定されています。(ガイドより)
    • 択一選択問題
      • 正しい選択肢が 1 つ、誤った選択肢 (不正解) が 3 つ提示される。
    • 複数選択問題
      • 5 つ以上の選択肢のうち、正解が 2 つ以上ある。設問に対する点数を得るには、正解をすべて選択する必要がある。
    • 順序付け
      • 指定されたタスクを完了することを目的とした 3～5 つの答えのリストが提示される。設問に対する点数を得るには、正解を選択し、正しい順序に並べる必要がある。
    • 内容一致
      • 3～7 つのプロンプトを含む答えのリストが提示される。設問に対する点数を得るには、すべてのペアを正しく一致させる必要がある。
    • 導入事例
      • 1 つのシナリオに、そのシナリオに関する設問が 2 つ以上含まれている。導入事例の各設問のシナリオは同じである。導入事例の各設問は個別に採点される。導入事例では正解した設問ごとに点数が得られる。
  • うち下3つはAIF/MLAで新設されたものといわれています。
    • 私はAIFではこの新回答方式は出題されませんでした。
      • もしかするとAIFはBeta時点で受験したからかもしれないです、、
    • 今回のMLA受験時にはこれらが出題されましたので、受験者の皆様は心の準備をしておくとよいです。
      • 受験前にできるのは心の準備だけですけどね、、、

受験した感想

  • 繰り返しになってしまいますが、MLAむずかったです。
    • Udemyの想定問題と全く同じ問題は、記載されていた通りではありますが出題されませんでした。
    • しかし、問われている概念は見たことがあるような無いような、どっかで見たかもしれない、、というものもあったため、Udemyを周回したこと自体に意味がないことはないと思います。
    • ただ、いつも試験受験後に共通して公開することとして、もっと公式ドキュメント見とけば書いてあんだろうな、、が多かったです。
      • Amazon SageMaker AI のドキュメント
        • HTMLのページをクロールさせてRAGにするもよし、PDFをDLしてClaudeに要約させるもよし、勉強方法も変わってきましたね。
        • 注意：AWSページをクロールしてよいか利用規約は見ていないため、もし実施される場合は必ず確認の上お試しください。
      • 尚、SageMaker AIは旧SageMakerを指しています。新しいSageMakerはSageMaker Unified Studioという呼称です。
  • また途中で記載しましたが、ハンズオンもっとしっかりやっておけばこの問題解けたんだろうな、、と後悔することが多かったです

おまけ

参照

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