ノートブックインスタンスをどう使うか、トレーニングジョブをどう作るか、エンドポイントをどうデプロイするか、高可用性を持たせるためにどうするか、エンドポイントのブルーグリーンデプロイをどうするかモデルトレーニングにどのインスタンスが適切か。公式のe-ラーニングはあまり有用でなかったとのこと。Exam]https://thecloudtutor.com/2019/03/18/Passing-the-AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty-Exam-MLS-C01.htmlLinuxAcademyでトレーニングアーキテクトとして働いている人物による投稿。決定木/ランダムフォレスト、k平均法クラスタリング、k近傍法ディープラーニングのモデルについて理解しておく畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、回帰型ニューラルネットワーク(RNN)ML/DLモデルのパフォーマンスを測定、理解、改善する方法に焦点があたる。25%もっとも試験で問われるAWSサービスである。Learningがあまり出なかった...とある。exam]http://thedatascience.ninja/2019/04/07/so-you-are-thinking-of-taking-the-aws-certified-machine-learning-specialty-exam/ざっくり分けると以下の通り。モデルのデプロイの仕方Sagemakerの組み込みアルゴリズム他のAWSの機械学習サービスモデル性能の測定ディープラーニング以下それぞれに関連したキーワードの羅列(本記事では割愛)キーワードの意味が一通り理解できるようしておこうと思います。3.学習リソース学習に使えそうなリソースのまとめです。3.1.AWSAWSドキュメントhttps://docs.aws.amazon.com/index.htmlいわずもがなの情報源。日本語訳を信じすぎるとたまに痛い目に合う。個人的には、ドキュメントより先にこちらで大まかな内容を掴むのが好き。機械学習系はSagemakerの他はあまり品ぞろえが良くなさそう。ホワイトペーパーhttps://aws.amazon.com/jp/whitepapers/#machine-learning機械学習だと3種ほどある。全部英語だけど分量はそこまでないから頑張れば読めそう。Blog参考にした個人ブログでも記述があったが、ある程度古いほうから読んだほうがよいかも。新しすぎると試験には取り込まれないので。3.2.機械学習Couserahttps://www.coursera.org/learn/machine-learning機械学習の勉強をする上ではかなり有名らしい。さわりだけ試してみたが、画面の上半分に動画、下半分にテキストが表示される形式。良さそうだが動画だと時間のコントロールがしづらいのがネック。PRESSとインプレスの徹底攻略(黒本)シリーズはとりあえず買ってしまう。デザインがカッコいいから。3.3.非公式オンライン講座この手のは使ったことがないので有用性は不明ですが、講座のアウトラインだけ眺めて大まかな内容を推測するのはいいかもしれません。(ML-S)https://noahgift.github.io/aws-ml-guide/intro.htmlおまけ個人がまとめたyoutubeの再生リスト。Examhttps://www.youtube.com/playlist?list=PLAFY3hrExHFGt6TldZ9Rjv5FALbw3uuu_4.学習プランここまでの下調べを経て、個人的に以下のようなあたりをつけました。半分はAWSに関係ない機械学習/深層学習関連の問題が出るそれらはそこまで深掘りして聞かれるわけではないAWSはとにかくsagemakerが出る試験ガイドにがっつりリンクが載っているMLはそこまで出ないAWSのAIサービス系がアーキテクチャレベルで出るkinesis,EMR,Athena,Glueあたりも頻出その他のAWSサービスはソリューションアーキテクトアソシエイトレベルで理解できていれば取れそうセキュリティ、ベストプラクティス公式のe-ラーニングはそこまで有益でないそれを踏まえて、以下を並列で進めていくプランを立てました。かっこ内は所要時間の目安。4.1.共通サンプル問題(1時間)まずはここから。初見だとちんぷんかんぷんなはずなので、問題と答えと解説を見て、最低限そこは腹落ちさせておく。模擬試験受験および復習(10時間)試験対策には過去問から入るタイプなので、早い段階で受けたい。足りてない知識を把握して、そこを埋めていく。正しいと思われる回答と、その根拠を述べられるようにする取り組みもここに含む。4.2.AWSSagemaker(10時間)公式ドキュメントは全量を読み込む。サービス別資料集を読む。公式動画でイメージを掴んでおく。公式ブログでユースケースを眺めておく。Learning(2時間)Sagemakerの前に機械学習系のサービスとして登場し、役目を終えつつある位置づけの印象。いえ触れないのも怖いので、ドキュメントに目は通しておく。AIサービス(3時間)それぞれでできることを概要でレベルでおさえておく。ドキュメントはそこまでじっくり読むつもりはない。その他のAWSサービス(4時間)ワードとして何個か出てきたうち、自身の理解が足りていなさそうな以下のあたりを学習予定。GlueAthenaKinesisEMRAWSサービス別資料集で概要をおさえて、適宜公式ドキュメントを見る。あとは公式ブログで、機械学習の文脈の中で出てきたら構成や組み合わせをおさえておく。ディープラーニングG検定(7時間)上述の公式テキストと問題集を使用する予定。機械学習とはなんぞや、という基礎の基礎から体系立てて書いてある本を探したが、ピンとくるものがなかったのでここに落ち着いた。MLの試験と範囲が被らない部分もそれなりにありそうなので、取捨選択して学習予定。Learning(10時間)https://www.oreilly.co.jp/books/9784873117584/本棚に眠っているのを掘り起こして読んでみたら、思いのほか面白くてためになりそうだったので、一歩踏み込んだ機械学習の勉強は本書を用いることにした。===なんとなく上記で充足している予感はしているが、模擬試験を解く中で試験範囲をカバーできていなさそうであれば、書籍を追加予定。(Couseraによる動画での学習は採用しないことにした。)終わりにというわけで、後は勉強して受かるだけです。トータル50時間くらいの学習量で受かれればいいかなと思っています。学習リソースや、有益な情報があれば取り込みたいので教えてください。