『AWS 認定 機械学習 – 専門知識 MLS-C01』に合格するまでの学習の記録

2020年06月15日
投稿者:岩佐 孝浩
カテゴリ:AWS認定 タグ:
AWS-MachineLearning-Specialty

『AWS 認定 機械学習 – 専門知識 MLS-C01』に合格するまでの学習の記録

鈴木商店の岩佐です。
先日、AWS 認定 機械学習 – 専門知識 MLS-C01 (AWS Certified Machine Learning – Specialty) に合格しました。
せっかくですので、簡易ではありますが、学習の記録を残しておきます。

弊社では初回受験に限り受験料の補助があります。
(私は、自分のスキルアップに対する補助を受けることを好まないので、自費で受験しています)

言語について

インプットは日本語、アウトプット及び本試験は英語でやりました。
そのため、記事の内容は、日本語で受験を検討されている人に最適な内容ではありません。
しかし、本試験の印象は日本語版も同様だと思いますので、少しでも参考にして頂けると幸いです。
(私の英語力は、7年前にTOEIC 880を取得したというレベル感です)

受験前のレベル

以下のAWS認定を取得しており、ML/Big Data Analysis の分野も最低限の知識は習得しておきたかったので、マイルストーンとして受験することにしました。
– AWS 認定 ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル SAP-C01
– AWS 認定 DevOps エンジニア – プロフェッショナル DOP-C01
– AWS 認定 ビッグデータ – 専門知識 BDS-C00
– AWS 認定 セキュリティ – 専門知識 SCS-C01
– AWS 認定 高度なネットワーキング – 専門知識 ANS-C00

準備

スケジュール

2020年2月に「AWS 認定 高度なネットワーキング – 専門知識」に合格後、5月をターゲットとして取り組もうと考えていました。
しかし間もなくして仕事が忙しくなったため、5月末に着手となりました。

まずは、Jayendra’s Blog で試験範囲を把握します。

Make sure you know and cover all the services in depth, as 60% of the exam is focused on generic Machine learning concepts not related to AWS services.

上記のとおり、試験の60%が機械学習の一般的概念と言及されているので、機械学習入門として『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』を読むことにしました。
あとは、 SageMaker/Comprehend/Lex/Polly/Rekognition/Translate/Transcribe/Elastic Inference にフォーカスすることにしました。

受験

AWS公式模擬試験

最重要の分野である 3: Modeling のスコアが75%で、少し不安が残りました。

本試験

6月14日に受験に臨みました。
結果は合格で、スコアは 932/1,000 でした。
全問解答を終えた時点で残り約100分(レビューフラグが23問)、レビューを終えた時点で残り約80分、でした。
aws-mls-c01

試験の印象

問題文の長さ

  • 「ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル」 ★★★★★
  • 「DevOps エンジニア – プロフェッショナル」 ★★★★
  • 「ビッグデータ – 専門知識」 ★★★
  • 「セキュリティ – 専門知識」 ★★★
  • 「機械学習 – 専門知識」 ★★★

長文の問題文を読み解き、要件を満たす最適なソリューションを選択するという点で、「ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル」が最も大変でした。
それと比較すると、長文問題は少なく、試験時間の心配はありませんでした。

難易度

  • 「ソリューションアーキテクト – プロフェッショナル」 ★★★★★
  • 「DevOps エンジニア – プロフェッショナル」 ★★★★
  • 「機械学習 – 専門知識」 ★★~★★★★
  • 「ビッグデータ – 専門知識」 ★★★
  • 「セキュリティ – 専門知識」 ★★

機械学習の基礎知識を問う問題が多く出題され、勉強できていなかった分野は消去法による解答も難しい印象でした。
機械学習の基本的な概念と基礎知識を習得してから、AWS のサービスに関するドキュメントを読むことが最短ルートです。
ただし、機械学習の基礎知識を既に有する人にとっては、難易度の低い試験だと思われます。

また、「ビッグデータ – 専門知識」と「セキュリティ – 専門知識」に合格していれば、迷うことなく解答できる問題が数問ありました。

参考にした資料

Blog

Jayendra’s Blog
出題範囲の把握と、サービスの概要を知るために利用させて頂きました。
非常によくまとまっており、試験勉強の初期から最後まで役立つと思います。

参考書

『Pythonではじめる機械学習 ―scikit-learnで学ぶ特徴量エンジニアリングと機械学習の基礎』

AWS公式資料

AWS ドキュメント
よくある質問

特に Amazon Machine Learning と、 SageMaker は、必ず読むことをお勧めします。

問題集

Whizlabs – AWS Certified Machine Learning – Specialty
本試験と明らかに傾向が異なる印象でしたが、役立たないことはない、という感じです。

Udemy – AWS Certified Machine Learning Specialty: Full Practice Exam
セール価格にならなかったので、こちらは利用しませんでした。
高評価なので、 Whizlabs よりも良いかもしれません。

感想

率直に申し上げると、「機械学習に取り組むためのスタートラインに立った」という印象で、モデルの構築・評価に関する「専門知識を有している」というレベルに到達するには、まだまだ数え切れないほどの超えるべきハードルがあると感じました。
とは言え、機械学習の基本的な概念や基礎知識の理解を測るものさしとして、機械学習に取り組むマイルストーンとして、いずれも有用だと思いますし、「AIを活用したい」と考えている開発者のニーズは満たせる内容だと思います。

以上、お役に立てれば幸いです。


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