【AWS MLS】合格体験記　自分なりのモチベーションの保ち方を考える

# はじめに

突然ですがAWSの機械学習のスペシャリスト試験であるAWS MLSに合格しました。
私は普段、機械学習に触らないため、モチベーションを保つのが苦労しました。そこで、この記事では勉強を通して、考えた自分のモチベーションの保ち方を記載します。

# 自分のモチベーションの傾向を知る

モチベーションに影響を与えるものは人それぞれだと思います。私の場合は以下の通りです。

・勉強方法
　新しいことを学ぶのは楽しいですが、単調になるとやる気がわきません。特にドキュメントを読むだけの勉強は眠くなってしまいます。

・手を動かして勉強したい
　アウトプットは楽しいです。ハンズオンで実際に触れられるとイメージもわきやすく楽しいです。

モチベーションがわかないと、机に向かうのも億劫になります。また、机に向かったとしても、消極的に学んでいては得られるものは少なくなってしまいます。そのため、自身のモチベーションを上がるように勉強する必要があると思っています。

# 勉強方法を考える

自分のモチベーションの傾向を踏まえて、可能な勉強方法を考えます。以下の要素が重要なのではないかと考えています。

・勉強は生活のスキマ時間にやる
　普段の業務に学べればベストですが、厳しいので時間を作る必要があります。

・インプットはさっとできるようにする
　やりたくないですが避けることもできないので、負担を軽くしたいです。そのため、わかりやすい資料を選んだり、インプットしたことを自分でまとめたりしました。

・アウトプットも行う
　モチベーションを保つために欠かさずやりたいです。ハンズオンをしたり問題集を解いたりします。

・早めに試験の申し込みをする。
　SageMakerについて勉強し始めたあたりでAWS MLSの試験予約を行いました。まず予約することが大切なのだそうです。理由としては心の準備ができるからかと思っています。正直なところ、勉強しない理由はいくらでも思いつきます。忙しいですし。しかし、試験予約すると、頭の中で勉強のイメージがわき、行動しやすくなるのかと思っています。

次に実際に勉強したことです。

・G検定のために勉強＆受験する
・手を動かして機械学習を学ぶ
・問題集を解いて足りない知識をインプットする
・SageMakerのドキュメントを読む
・他AWSサービスのドキュメントを読む

以降にそれぞれの勉強で何を意識したかを書いていきます。

# G検定のために勉強＆受験する

MLS合格に向けた勉強の第一歩になります。ここでは学び始めなこともあり、モチベーションは低かったです。G検定用に本を買い、浅く広く学びました。機械学習への理解はまだまだですが、使われる言葉に慣れることができたと思います。

# 手を動かして機械学習を学ぶ

今後の勉強のモチベーションを上げるため、手を動かして勉強しました。機械学習の開発の流れをイメージして、色々なミドルウェアに触れました。以下の記事に書いたものです。

https://qiita.com/kokohei39/items/4d36ab225c0279135ded

機械学習自体には触れていませんが、試験に通ずるものはあったと思います。MLSでは機械学習アルゴリズムだけでなく、インフラ面や開発の流れも問われます。そのため、一度全体像をつかんでおくと、色々な問題で活かせると思います。
ただ、時間がかかるので、余裕がありじっくり学びたいときにできる方法だと思います。

# 問題集を解く

アウトプットするために問題集を解きます。テキストを読む前なので、当然できない問題が多かったです。解説を読み、足りない知識をインプットします。この頃には、解けば解くほど賢くなる感覚が楽しかったです。なるべく多くの種類の問題を解くようにしました。同じ問題だと解答を覚えてしまい、効率が落ちてしまうと考えました。
以下のポイントが重要だと考えています。
・問題数
・わかりやすい解説

まず、問題数についてですが、どの問題集を使うかで変わり、問題集の存在を知っているかによると思います。知らないと仕方ないので、人におすすめを聞くのもよいと思います。私が使用したことのあるものを上げておきます。

https://aws.koiwaclub.com/

試験直前には公式の模擬問題を解くと、自分の実力がわかってよいと思います。

https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/12525/aws-certified-machine-learning-specialty-practice-question-set-mls-c01-japanese?ml=sec&sec=prep

次にわかりやすい解説ですが、機械学習を知らない私にとっては重要でした。細かい原理は、数式的な知識が必要となり理解は難しいと感じました。そのため、細かいことに触れずわかりやすいイメージを解説してくれている記事をよく探していました。以下、参考にしたページを幾つか載せておきます。

https://qiita.com/K5K/items/5da52e99861483cae876

https://qiita.com/matsukura04583/items/042fcbf1bc594dfca7a4

https://www.webtomoblg.net/ai/machine-learning-gkentei/

# SageMakerのドキュメントを読む

問題集でのインプットを補強するため、ドキュメントを読みました。

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/sagemaker/

ドキュメントを読むとまだ解いたことのない問題にも対応できるようになりました。ただ、量がものすごく多いので、あくまで問題集だけでは足りない部分の補強になります。
MLSではSageMaker以外のAWSサービスは出てきますが、特にSageMakerが重要だと思います。SageMakerのドキュメントには組み込みアルゴリズムの説明や使われ方も載っていて、役立つことが多いと思います。

# 他AWSサービスのドキュメントを読む

さらにSageMakerのドキュメントには載っていない部分について、調べます。
試験に出てくるAWSサービスは試験概要に載っています。すべて読むと大変なので、機械学習に関わることをピックアップして読みました。

https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-ml/AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty_Exam-Guide.pdf

AWSサービスの概要と機械学習やSageMakerと絡めた時にどうなるのかが重要になると思います。以下、例を示します。

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/glue/latest/dg/dev-endpoint-tutorial-sage.html

https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/kinesisanalytics/latest/dev/examples-machine.html

# おわりに

この記事で、時間のない中でMLS合格を目指す人の助けになれば幸いです。
ここで学んだことはすぐに使わないかもしれませんが、いつか必ず役に立つと思っています。
これからも頑張ります。