AWS Certified Machine Learning – Specialty合格までにやったこと

はじめに

サーバーレス開発部@大阪の岩田です。

先日AWS Certified Machine Learning – Specialtyに合格してきました。 受験を検討している方の参考になればと思い、勉強方法をご紹介します。 なお、紹介するのはあくまで私がどうやって勉強したか？という部分です。 学習した範囲が本当に試験に出たか？等は言及しませんのでご了承下さい。

筆者のスペック

まず前提条件となる私のスペックです。

機械学習関連の知識

元々は機械学習関連の知識ゼロでした。試験対策のためだけではないのですが、昨年末からCourseraの機械学習コース(詳しくは後述します)の受講を始め、機械学習の勉強を始めました。

AWS関連

AWSの業務経験

業務でAWSを触り出して約1年です。(そろそろクラメソ入社から1年になります。早い・・・) 普段の業務はサーバーレスアーキテクチャによる開発が主業務なので、利用しているサービスは

• AWS Lambda
• Amazon API Gateway
• Amazon Cognito
• Amazon DynamoDB
• Amazon S3
• AWS CloudFormation
• AWS Iot

あたりです。機械学習系のサービスは触りません。

他のAWS資格

現在ベータ版のAWS Certified Alexa Skill Builder - Specialtyと今回受験したAWS Certified Machine Learning – Specialtyを除いて全て取得済み。9冠の状態で試験に臨みました。

勉強期間

Courseraで機械学習自体の勉強を始めたのが2018年の年末からなので、機械学習全般の勉強が約4ヶ月。試験対策としての勉強期間は約3週間です。

勉強方法

実際にどうやって勉強したかをご紹介します。

Courseraの機械学習コース

Machine Learning Stanford University コース - Coursera

Courseraで受講可能な、スタンフォード大学が提供する機械学習のオンライン講座です。

ネットでも非常に評判の高いこのコース、なんと無料です！！※修了書の発行は有料

全11週間のコースで理解度テストやプログラミングの課題もあり、それなりにボリューミーなコースですが、その分やり遂げればしっかりと知識が付きます。このコースは本当に受けて良かったです。もしこの講座を受けていなかったら、絶対に合格できなかったと思います。本題からは逸れますが、最近Courseraでサーバレスアプリの構築を学習するコースがリリースされたようです。

新しい AWS の基礎: Coursera でのサーバーレスアプリケーションの構築コース

AWSのトレーニングコース

AWS公式で紹介されているMachine Learning Path:Exam Preparationに従って、いくつかe-ラーニングを受講しました。受講したのは

• The Elements of Data Science
• Machine Learning Exam Basics
• Developing Machine Learning Applications

です。このe-ラーニングは全てのコンテンツに目を通したわけではなく、適当に流しながらかいつまんで勉強しました。なお、e-ラーニングは全て無料で受講可能です。

公式ドキュメントの読み込み

まず試験ガイドに記載されている以下のドキュメント類を読み込みました。

• Machine Learning on AWS web-page
• Amazon Machine Learning Concepts document
• Splitting Your Data document
• Types of Machine Learning Models document
• Data Transformations document
• Containerized Machine Learning on AWS (video)
• AWS re:Invent Machine Learning talk (video)

※試験ガイドはこちらの「Download the exam guide」からDL可能です。

ざっと目を通すと分かるのですが、Amazon MLのドキュメントに飛ばされることが多いので、「Amazon MLのドキュメントは全部読んでおけ」というメッセージと受け取ってAmazon MLのドキュメントを一通り読み込みました。また、機械学習系サービスの代表格であるSagaMakerについても同様に公式ドキュメントを読み込みました。

Amazon SageMaker 開発者ガイド

Dev.IOの記事

先ほどAWSの公式ドキュメントを読み込んだと書いたのですが、公式ドキュメントの内容を理解するのは正直しんどいです。特に機械学習のアルゴリズム周りは読んでて辛かった。。。 ということで公式ドキュメントをもう少しコンパクトにした情報を探したところ、Dev.IOに沢山記事が上がっているのを見つけました。以下のまとめシリーズを重点的に読み込みました。

• Amazon SageMaker 組み込みアルゴリズム入門 – シリーズ –
• クラスメソッド Amazon SageMaker Advent Calendar 2018 – シリーズ –

サンプル問題

試験対策の定番ですね。 こちらの「Download the sample questions」のリンクからDL可能です。解説のリンクを辿ると論文に飛ばさるあたり、他の試験とは少し毛色が違うことが伺えます。

模擬試験

これも試験対策の定番です。他のSpecialty試験と違って、MLに関しては模擬試験もリリースされています。必ず受験し自分の得意分野・苦手分野の把握と問題の傾向把握に努めましょう。

なお、重要なことですが他のAWS資格を取得済であれば資格合格の特典を利用することで模擬試験を無料で受験できるバウチャーコードが入手可能です。 MLを受験する=他のAWS資格を何かしら取得済みかと思います。特典を有効活用しましょう！

ここまで勉強できたら、あとは受験あるのみです。 さっさと申し込んで受験しましょう！！

まとめ

AWS Certified Machine Learning – Specialty合格までの勉強方法等をご紹介しました。 試験勉強を通じて機械学習の基礎ぐらいは理解できたのかなーと思っています。 資格取得は新しい領域の知識をつける良い機会になるので、受験を検討されている方がいれば、是非挑戦してみて下さい。