こんにちは。takasaです。
AWSに関わって機械学習のサービスの名前は見かけるものの、やんわりと「何となくデータを読み込ませていい感じにしてくれる技術」という認識のレベルでしたので、このセッションを機会に取っ掛かりができればと思いセッションを聴きましたのでレポートします。

セッション概要

タイトル

認定資格から始める AWS の機械学習

スピーカー

アマゾンウェブ サービスジャパン合同会社 トレーニングサービス本部 テクニカルトレーナー　佐中 晋 氏

概要

資格取得を目標にして、機械学習のスキルアップを目指してみませんか？AWS 上での機械学習に興味があるけど、どこから始めれば良いかわからないという方に向け、認定資格の概要や学習コンテンツについてご紹介させていただきます。

レポート

試験概要とサンプル問題

今回紹介いただいた「AWS Certified Machine Learning – Specialty」の試験概要は下記の公式サイトに沿ったものとなりますが、

AWS Certified Machine Learning – Specialty

AWSのサービスだけでなく機械学習の知識も求められるようで各分野からのサンプル問題を見ると機械学習 6 : AWS 4ぐらいの比重かなという印象です。

各分野の下位分野はそれぞれ以下のようになっています。

• データエンジニアリング
  ・機械学習のリポジトリを作成する
  ・ データを取り込みソリューション特定及び実装する
  ・ データ変換ソリューションを特定及び実装する
• 探索的データ分析
  ・ モデリング用のデータをサニタイズおよび準備する
  ・ 特徴エンジニアリングを実行する
  ・ 機械学習データを分析および視覚化する
• モデリング
  ・ ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直す
  ・ 特定の機械学習の課題に対して適切なモデルを選択する
  ・ 機械学習モデルのトレーニングを行う
  ・ ハイパーパラメータの最適化を実施する
  ・ 機械学習モデルを評価する
• 機械学習の実装とその運用
  ・ パフォーマンス、可用性、スケーラビリティ、回復性、および耐障害性を備えた機械学習ソリューションを構築する
  ・ 特定の課題に対して適切な機械学習サービスを提案および実装する
  ・ 基本的なAWSセキュリティプラクティスを機械学習ソリューションに適用する
  ・ 機械学習ソリューションのデプロイと運用を行う

尚、私が試しにサンプル問題に挑んだところ4問中3問正解でした。
サービスや用語についてはSAAでの勉強や高校時代の数学で見たようなものもありましたので、そこから推測して考えたまぐれ当たりですが、「一体何に使うのか」「これが何を示すのか」をキチンと把握していないと難しいと感じました。

参考資料

デジタルトレーニングとクラストレーニングの紹介があり、以下のデジタルトレーニングはその中でもピックアップされていたものです。セッション後にざっくり見た印象を合わせて紹介します。

• Introduction to Machine Learning : Art of the Possible (Japanese)
  AWSの機械学習を使用したサービスと、機械学習とは何か？何ができるのか？どういった仕組みがあるのか？といった事が短い時間で分かりやすく学べます。AI、機械学習、深層学習の違いや潜在している問題点についても触れらており、リンク先のユースケースについては日本語に翻訳されていないものもありますが、どういうAWSのサービスを使い、何を行っているかが分かりやすく触れられています。
• Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack (Japanese)
  CRISP-DMと呼ばれるモデルを用いて機械学習ではどのようにフェーズを進めていくのかが分かりやすく説明されています。「この工程では何をするのか、何が必要か、何に注意しないといけないのか」といった機械学習の全体的な工程を把握するのにおすすめです。
• The Elements of Data Science(Japanese)
  機械学習モデルを構築し、それを継続的に改善する方法について説明を行ったデジタルトレーニングです。前述の二つよりもより細かく解説されておりボリュームがありますが、各部分がそれぞれ短い動画でまとめられているので自分のペースで進められます。
• Exam Readiness : AWS Certified Machine Learning – Specialty (Japanese)
  試験準備のためのデジタルトレーニングで、試験の概要や受験者に求められているもの、対応するAWSサービスの内容や機械学習の知識がまとめられています。資格勉強の手始めや受験前の総復習に良いと思われます。

上記のうち「Introduction to Machine Learning : Art of the Possible 」と「Process Model: CRISP-DM on the AWS Stack」はいずれも一時間程度の比較的短い時間で学習できるので機械学習をやんわり知りたいという方、「The Elements of Data Science」については前述の二つを受けて更に機械学習を深く知りたい方、「Exam Readiness : AWS Certified Machine Learning – Specialty 」は資格取得まで目指す方向けの印象です。

いずれもスキルビルダーよりご覧いただけます。

またクラスルームトレーニングは以下のものが紹介されていました。こちらについては日時が決められていますので講座名のみ掲載させていただきます。

• The Machine Learning Pipeline on AWS
• Practical Data Science with Amazon SageMaker
• MLOps Engineering on AWS

こちらもクラスルームトレーニングよりご覧にいただけます。

まとめ

いきなり資格の話に飛び込んで大丈夫かな？という不安はありましたが、体系的にまとめられているので今すぐ資格取得を目指さない人も、はじめにこちらで全体像を把握すると、学習を進める助けになると感じました。
また「Introduction to Machine Learning : Art of the Possible 」のような「そもそもそれは何なのか？」を短時間で学べるトレーニングもあることが分かったので、そういったトレーニングをピックアップして受けていけばSAAやSAPのようなAWS全体の知識を問われる試験でもサービス名とサービスのイメージが結びつけやすくなるのかなと思います。