AWS Certified Machine Learning - Specialty（MLS-C01）合格体験記

 # はじめに
久々の投稿になりますが、タイトルの通りAWS Certified Machine Learning - Specialty（MLS-C01）に合格しましたので、勉強法や苦労したポイントを書き溜めておきます。特に、これからAWS認定機械学習の取得を目指す方の参考になれば幸いです。
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ちなみにスコアは850程度、合格点は750なのでやや上回ったというところです。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/585341/d74fc84e-c416-44f5-b7be-8399dc3b0d45.png)


 # 筆者について
 他の記事でも書いていますが、AWSクラウドについてはSAPまで取得しており、クラウド領域の知識はありました。しかし、機械学習は疎く、そこから勉強しました。
 ですので、**もしもクラウドエンジニアが勉強するなら**とった背景で書いていることをご承知おきください、。

  # で、どれぐらい勉強した？
 資格を取ろうと決めて1ヶ月で取得できました。1ヶ月間は毎日数時間は勉強していたので、それなりに時間は使ったと思っています。その理由は後述します。

 # MLS-C01とは？
この資格は、組織がクラウドイニシアチブを実装するための重要なスキルを持つ人材を特定して育成するのに役立ちます。AWS Certified Machine Learning - Specialty を取得すると、AWS で機械学習 (ML) モデルの構築、トレーニング、チューニングおよびデプロイに関する専門知識を認定します。
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詳しくは以下参照
https://aws.amazon.com/jp/certification/certified-machine-learning-specialty/
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# 出題範囲とその難しさ
公式に載っていますが、以下のジャンルになっています

> 第1分野: データエンジニアリング (採点対象コンテンツの 20%)
第2分野: 探索的データ分析 (採点対象コンテンツの 24%)
第3分野: モデリング (採点対象コンテンツの 36%)
第4分野: 機械学習の実装と運用 (採点対象コンテンツの 20%)

これを見てわかる方もいらっしゃるかもしれませんが、上記第2～3あたりはAWSの範囲というよりは**機械学習の理論を問われる領域**になります。これが私をはじめとしてクラウドエンジニアを苦しめる要因と思っています。
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つまり、MLに関わるプロダクト、SageMakerやBedrockをはじめとするAWSのサービス上で、機械学習の理論をどう使うかが求められます。
出題されるサービスも公式に載っていますが、結構幅は広いです。
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**ただし、正直出題されるサービスを深く使うことを問われるというよりはユースケースに対して何を選ぶのが最適かがわかればOK,プラクティショナー～アソシエイト相当のマネージドサービス理解度で良い印象を持っています。**


## 私の勉強法
本試験ではまだ専用の公式対策本がなく、勉強法にはかなり悩みました。
かなり亜流ですが、以下で進めました。
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**①AWS公式問題集を解いてみる**
公式にも問題集が出されているので、これをまずはやってみました。が、最初は特に機械学習の理論系が全く解けなかったです。。
https://explore.skillbuilder.aws/learn/course/external/view/elearning/12469/aws-certified-machine-learning-specialty-practice-question-set-mls-c01-english?ml=sec&sec=prep
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**②わからなかった単語を深く調べる**
テストをすると当然間違えるので、そこで出てきた単語の意味を深堀したり、間違えた選択肢を深く理解し、単語まで落とし込んで覚えます。
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★他の方は統計検定など体系だって勉強されている方もいたので、そういった方法もおすすめです。このあたりは単語から類推して知識を増やしていくやり方が合うか合わないかで決めるがよいかなと
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**③Udemyで問題を解く**
ある程度単語の意味が分かったら、実試験に近いものにチャレンジする
私が買ったものはもう販売されていませんでしたが、いくつか出店されているので、レビューコメントがよいもの、星の高いものを買えば間違いないかなと。
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**上記を反復することで知識がつき、だんだんと正答率が上がってきました。**
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ここで注意：
MLSの教材は海外向けが多く、誤答や解釈が難しいものも多かった印象です。ですので、間違っているかもなと疑問に思えば自身でググったり、生成AI系のサービスを使って質問してみることをお勧めします。

 ## どれぐらいの難しさなの？
実際に試験内容は開示できませんので、公式から出ているサンプル問題を基にどういった問題レベルなのか、またそこからの知識習得のイメージをまとめます
https://d1.awsstatic.com/ja_JP/training-and-certification/docs-ml/AWS-Certified-Machine-Learning-Specialty_Sample-Questions.pdf
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**例1：機械学習の理論について**
例えば以下の問題は、もはやAWSクラウドは関係ない知識です。混同行列の理解、Precision(適合率)/Recall(再現率)の理解、これらの数式理解、どうすれば値がどう変わるかの理解、といった深さまで知識が求められ、それが理解できて初めて問題が解けます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/585341/b35e7135-6f03-40e5-ac48-ea9441c2ea3d.png)


**例2：AWSに関わる知識について**
以下のように、シンプルなしたいことと最適なマネージドサービス選定が問われます。どのサービスが何向けなのかを押さえておけばクラウドエンジニアならば比較的点が取りやすい印象です。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/585341/9121990a-f0a6-4ee2-b7f5-4b7bf6b1a0d7.png)



## 試験の感想
やりこんだ後にはなりますが、イメージはソリューションアーキテクトと同じぐらい、プロフェッショナルよりは簡単な印象を持っています。
・AWSマネージドサービスに関わるところは深く聞かれないのでポイントが取りやすい
・機械学習系は最初は"なにこれ？"状態だったが、言葉と意味を覚えてしまえば点が取りやすい
・問題文が程よい長さなので国語力ゲーにならない


 ## 終わりに
AWS Certified Machine Learning - Specialtyは、クラウドの知見というよりは機械学習そのものを理解していないと合格できないことが難しいです。
特にクラウドエンジニアの私はなかなか苦戦しましたが、しっかり暗記さえできれば、本職のクラウド領域で取りこぼしなくできたので、合格できたのかなって思っています。この体験記が、これから挑戦する皆さんの助けに少しでもなれば幸いです。