AWS All Certが伝える 新AWS認定試験取得のコツ （Machine Learning Engineer - Associate）

2024/9/24に開催されたFin-JAWS#36での登壇スライドです。
https://fin-jaws.connpass.com/event/330613/

新しくできたMachine Learning Engineer - Associate(MLA)について取得のコツと資格取得の意義をお話ししています

Transcript

1. All Certification Engineerが伝える 新AWS認定試験取得のコツ （Machine Learning Engineer - Associate） 2024/9/24 Fin-JAWS#36 1
2. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 2
3. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 3
4. ⾃⼰紹介 • ryosaan (@hr0hr57) • とあるSIerでインフラ設計‧構築を担当 • AWS基盤環境設計/構築 • 所属コミュニティ ◦ AWS Community Builder(Cloud Operations) ◦ Ops-JAWS運営 ◦ この他クラウド系コミュニティによく出没 • 2022-24 APN ALL AWS Certifications Engineers • 好きなAWSサービス：CloudWatch 4
5. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 5
6. MLAについて • 2024年8⽉27⽇からベータ試験の提供が開始 • 問題数：85問 • 試験時間：170 分 • 試験料：¥10,000 ◦ 正式版になるタイミングで改訂されるはず • MLSと⽐較すると、よりモデル実装者をターゲットにしている(らしい) ◦ 重複する部分ももちろん(最近MLS取った⼈にはもってこいかも) • 試験のLPに「本番環境に ML を実装して運⽤可能にする技術的能⼒を実証す るものです。」とある通り、MLの実装と運⽤についての問題が多数 https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-engineer-associate/ 6
7. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 7
8. 受験きっかけ • 8⽉頭 8 まだ、All Certの要件でもないし、 もっと情報出るまで、 Beta版の試験は受けなくてもいいかな
9. 受験きっかけ • 8⽉15⽇ 9 初めまして！ 9/24にFin-JAWSを資格取得をテーマに開催予定なんですが、 ぜひ取得して登壇してもらえませんか？(※要約)
10. 受験きっかけ • 8⽉15⽇ 10 初めまして！ 9/24にFin-JAWSを資格取得をテーマに開催予定なんですが、 ぜひ取得して登壇してもらえませんか？(※要約) 初めまして！ （直近受けるつもりなかったけど、まあいっか） 承知です！
11. 受験きっかけ • 8⽉16⽇ 11 とりあえず予約しとくか。 （最悪落ちても２回⽬間に合うように9⽉頭にしよ。） ということで、9⽉7⽇に受験してきました。
12. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 12
13. 勉強⽅法 1. 試験ガイドを読む 2. SkillBuilderを活⽤する 3. 機械学習⾃体の勉強をする 13
14. 勉強⽅法 1. 試験ガイドを読む 2. SkillBuilderを活⽤する 3. 機械学習⾃体の勉強をする 14
15. 試験ガイドを読む • どの試験にも試験ガイドが存在するので、まず最初に読む https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-machine-learning-engineer-ass ociate/AWS-Certified-Machine-Learning-Engineer-Associate_Exam-Guide.pdf • この中には分野ごとに対象知識‧スキル‧サービスが記載されている ◦ 理解できているもの‧理解が曖昧なもの‧初めましてのもので整理する ◦ MLAに関しては、機械学習の専⾨⽤語なども多数記載がある • ⼀通り確認できたら次へ進む 15
16. 勉強⽅法 1. 試験ガイドを読む 2. SkillBuilderを活⽤する 3. 機械学習⾃体の勉強をする 16
17. SkillBuilderを活⽤する • SkillBuilderとは、AWSが提供する学習プラットフォーム • MLAはすでに⽇本語の学習プログラムがリリースされている ◦ 公式例題 https://d1.awsstatic.com/training-and-certification/docs-ml/AWS%20Certified%20Machi ne%20Learning%20-%20Specialty_Sample%20Questions.pdf ◦ MLSのものではあるが、機械学習に関するもの。最後に問題も多数収録 Exam Readiness: AWS Certified Machine Learning - Specialty (MLS-C01) (Japanese) ◦ 試験⽤ではないがMLのワークロードについて学べるもの Developing Machine Learning Solutions (Japanese) • SageMakerを業務で使ったことがある⼈、機械学習に詳しい⽅はここまでで も合格は可能 17
18. 勉強⽅法 1. 試験ガイドを読む 2. SkillBuilderを活⽤する 3. 機械学習⾃体の勉強をする 18
19. 機械学習について学ぶ • 他の試験よりも専⾨的な設問が多い(MLSでの経験) • 試験ガイドにも各セクションで⼀定数のML⽤語が頻出 • 機械学習の⼿法選択についてはMSのチートシートが便利 https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/machine-learning/algorithm-cheat-sheet?view= azureml-api-1 • その他重要そうなトピック ◦ 主成分分析 ◦ 特徴量エンジニアリング ◦ 真陽性‧偽陽性などのコンフュージョンマトリックス ◦ トレーニングの最適化⽅法（エポック数の増減、バッチサイズの影響など） ◦ 各モデルタイプに応じたハイパーパラメータの影響 • ⽣成AIに教えてもらうのも効率的 ◦ ただし、ハルシネーションがあり得るので、複数モデルでチェック 19
20. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 20
21. 私が認定資格を取得する理由 1. ⾔語習得 ◦ 共通⾔語になってきているAWSを知らないと話が進まない 21
22. 私が認定資格を取得する理由 1. ⾔語習得 ◦ 共通⾔語になってきているAWSを知らないと話が進まない 2. 普段業務に関係のない分野のキャッチアップ ◦ キャッチアップによって⾃分の興味の幅を広げて次のステップのフックに ◦ インフラ担当でもアプリ側の要件を素早く理解する（勘所を⾝につける） 22
23. 私が認定資格を取得する理由 1. ⾔語習得 ◦ 共通⾔語になってきているAWSを知らないと話が進まない 2. 普段業務に関係のない分野のキャッチアップ ◦ キャッチアップによって⾃分の興味の幅を広げて次のステップのフックに ◦ インフラ担当でもアプリ側の要件を素早く理解する（勘所を⾝につける） 3. 昨⽇の⾃分より賢くなったという実感 ◦ 普段の業務では感じにくい達成感を得る ◦ 常に新しい⾔葉に出会う 23
24. 私が認定資格を取得する理由 1. ⾔語習得 ◦ 共通⾔語になってきているAWSを知らないと話が進まない 2. 普段業務に関係のない分野のキャッチアップ ◦ キャッチアップによって⾃分の興味の幅を広げて次のステップのフックに ◦ インフラ担当でもアプリ側の要件を素早く理解する（勘所を⾝につける） 3. 昨⽇の⾃分より賢くなったという実感 ◦ 普段の業務では感じにくい達成感を得る ◦ 常に新しい⾔葉に出会う 4. （後輩への威厳） ◦ ⼝だけの先輩になりたくない 24
25. ⽬次 1. ⾃⼰紹介 2. MLAについて 3. 受験のきっかけ 4. 勉強⽅法 5. 認定資格を取得する理由 6. 認定資格取得のコツ 25
26. 認定資格取得のコツ 1. きっかけにはどんな状況でも乗っかってみる ◦ ⾷わず嫌いをやめる 2. 締切ドリブン ◦ 予約するのが第⼀ステップ 3. 公式ガイドを読む 4. SkillBuilderや模擬試験で傾向を掴む 5. 知らない単語を整理して⼀般的なレベルで理解する ◦ 知らない単語をBedRockしまくる ◦ ただし、ハルシネーションも多いので、複数モデルに確認しつつ、MLに関しては正確な書籍 や記事を追うのがGood 26
27. ご清聴ありがとうございました！！ 27