Specialty)合格に向けたオレオレ学習ガイドライン2019.07.03はじめに2019年3月にベータ版から正式版となり、3か月強が経った。他の認定試験は9個まで取ったので、そろそろ取得に向けて勉強しなければならない。いえ学習の道標が何もないと途方に暮れるので、ひとまず材料になりそうなものをかき集めました。公式/非公式問わず出題範囲や内容のあたりがつきそうなものを調べ、何を学習リソースとして、どのように勉強するかのプランを立てるところまでが本記事の内容です。深層学習フレームワークの使用経験モデルトレーニングのベストプラクティスを実行する能力デプロイと運用のベストプラクティスを実行する能力ハイパーパラメータという用語は聞いたことが無かったので調べた。機械学習アルゴリズムの挙動を制御するパラメータで、機械に学習させる前に人間があらかじめ与えておいてあげないといけないものらしい。SageMakerの設定項目として出てきそうだ。知識1.1.の公式ページに書かれていることとほぼ同じ。年以上の実務経験に加え、以下の知識や経験を持っていることが望ましいと考えられます。開発および運用に関するベストプラクティスに従う能力その他の資料リンクがいくつか貼られているが、★部はすべて以下のドキュメントの子階層にあたるドキュメント。試験の目的のみが記載されています。試験の出題内容全体を記載しているわけではありません。出題分野と比重を以下の表に示します。機械学習のデータリポジトリの作成。データ収集ソリューションの特定と実装。データ変換ソリューションの特定と実装。モデリングのためのデータのサニタイズと準備。特徴エンジニアリングの実施。機械学習用データの分析と視覚化。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する適切なモデルの選択。機械学習モデルのトレーニング。ハイパーパラメータの最適化の実施。機械学習モデルの評価。フォールトトレランスを備えた機械学習ソリューションの構築。特定の課題に対応する適切な機械学習サービスおよび機能の推奨と実装。セキュリティプラクティスの適用。機械学習ソリューションの展開と運用の実現。なる]https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/become-a-certified-machine-learning-developer-with-the-new-aws-certified-machine-learning-specialty-certification/気になる部分を太字化。専門家によって作成されました。ソリューションを設計および実装する能力を検証します。試験ガイドなどで書かれていた、問われるスキルとほぼ同じことが書かれています。年以上の実務経験があることをお勧めしています。受験者がアソシエートレベルの認定またはクラウドプラクティショナー認定を取得していることも推奨されますが、必須ではありません。名前が出されているAWSサービスはさすがに出題されるのだろうなと思います。機械学習]https://aws.amazon.com/jp/machine-learning/機械学習の中で細分化されたカテゴリと、それぞれに関連するAWSサービスの確認ができます。DeepLens(深層学習可能なビデオカメラ)分析&セキュリティストレージ(S3)分析https://aws.amazon.com/jp/big-data/datalakes-and-analytics/セキュリティhttps://aws.amazon.com/jp/security/ブログhttps://aws.amazon.com/jp/blogs/machine-learning/日本語には対応していないようだ。1.5.試験準備https://aws.amazon.com/jp/training/learning-paths/machine-learning/exam-preparation/e-ラーニングの試験対策コース。ここではコースの内訳までは読み取れませんが、なんとなくどんな分野が出るかが分かる...かも。試験!2.情報収集(非公式情報)公式情報以上に情報の取捨選択には留意してください。Specialty合格までにやったこと]https://dev.classmethod.jp/cloud/aws/i-passed-mls-exam/エントリを書かれた方も機械学習の知見なしの状態から勉強を始めたとか。期間としては4か月、試験対策としては3週間の勉強とのこと。学習に使われたリソースは以下とのこと。Specialist!みんなでわいわいサンプル問題を解いたのでまとめてみたよ!]https://dev.classmethod.jp/machine-learning/ml-specialist-office-workshop/サンプル問題をベースに、日本語訳とその回答、および根拠が書かれています。取り上げられているのは10問中8問までですが、機械学習よりの問題が多い印象です。SageMakerが出てきます。実際の試験での比率でも同様なのでしょうか。2.2.個人の記事(国内)Qiitaと、個人ブログから引用させていただきました。Examに合格しました]https://qiita.com/nakazax/items/4bb44cb8474e4beb01b6内容に差異があるかは不明ですが、受けたのはベータ版とのことです。私見と前置きがあった上で、以下の知識レベルが求められる試験だと書かれています。ソリューションアーキテクトアソシエイト+α程度の知識やはり「AWSとは関係ない一般的な機械学習と深層学習に関する問題が思いの外多かった」印象とのこと。ここでJDLAディープラーニングG検定というものの存在を知る。合格してきました]https://yomon.hatenablog.com/entry/2019/05/awscertmlまずは以下をベースに機械学習系の勉強をされたとのこと。ディープラーニングの数学(日経BP社)PythonとKerasによるディープラーニング(マイナビ出版)模擬試験を受け、足りない知識を以下で補ったとのこと。gearシリーズやはり機械学習色強めのよう。ProとBigData取得してますが、この試験は特にAWS色薄く、機械学習の知識が求められる内容が多かったです。いえ、この分野の中心サービスであるSageMakerの公式マニュアルやチュートリアルは手を動かしておくことをオススメします。機械学習系のAWSサービスも一通り何ができるのか確認しておいた方が良いかと思います。その他にも役立った本として以下が挙げられています。組み込みアルゴリズム機械学習の知識は基本的なところまででOKベストプラクティスを選ばせるものが出るSagemakerはブログを読んだり手を動かしたり(難しければ公式のYoutubeを見たり)して学習するとよいとのこと。機械学習は基本的なレベルで...とあるが、書いてあることがほぼ分からないので、私はまだスタートラインに立っていない。2.3.個人の記事(海外)私がえいやで訳しているので、そこが合ってるのかから疑ってください。Exam]https://www.linkedin.com/pulse/my-take-aws-certified-machine-learning-speciality-beta-kalyan-janaki受けたのはベータ版で、著者はBigDataソリューションアーキテクトとして働いている。試験ガイドの分野ごとに所感が述べられている。Engineering(20%)シナリオに合致したAWSサービスを選ばせる問題が出る。Glue.機能とベストプラクティスをおさえておく。%)AWSのサービスでなくデータの可視化の知識にフォーカスされている。以下の知識があるといいだろう。モデリングに関するものだと感じた。AWSサービスというよりDLとMLにコンセントレートしてる。ポピュラーなモデルの知識が必要。以下を理解しておくとよい。%)多くのAWSのMLサービスが出る。