新年明けまして、おめでとうございます。2020年最初のFlect Blog！本年もよろしくお願いします。
技術開発室エンジニアのオクダです。今回は昨年受験した「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」について、受験レポートと試験勉強内容ついて解説していきたいと思います。
AWS 認定 機械学習 – 専門知識とは
AWS 認定 機械学習 – 専門知識の公式サイトでは、以下の内容が記載されています。
AWS 認定 機械学習 – 専門知識は、開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方を対象としています。この試験では、与えられたビジネス上の問題に対する機械学習ソリューションを設計、実装、デプロイ、維持する受験者の能力が検証されます。
認定によって検証される能力
- 与えられたビジネスの問題に対し、適切な ML アプローチを選び、その理由を説明できる
- ML ソリューションの実装に適した AWS のサービスを選択する
- スケーラビリティ、コスト効率、信頼性、安全性に優れた ML ソリューションを設計し、実装する
推奨される知識と経験
- AWS クラウドでの ML/深層学習ワークロードの開発、設計、実行における、1～2 年の経験
- 基本的な ML アルゴリズムの基となる考えを表現する能力
- 基本的なハイパーパラメータ最適化の実践経験
- ML および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
試験の準備
実践的な経験ほど優れた準備はありません。関連する AWS トレーニングコースやその他のリソースが多くあります。認定準備のために追加の知識とスキルを習得するのに役立ちます。認定試験で評価された能力の関連情報については、試験ガイドを確認してください。
と記載されています。ふむふむといった感じです。
ことの始まり
弊社でも、機械学習案件が増えてきて、別に資格を取得していないと、仕事ができない職種（医師、弁護士、会計士、建築士）ではないが、 案件を受ける際に、資格を持っていると、お客様への信頼はより一層深まることは、間違いありません。 機械学習の資格と言っても色々存在します。例えば、
- 一般社団法人日本ディープラーニング協会 G(ジェネラリスト)検定、E(エンジニア)資格
- Microsoft Azure機械学習 認証試験
- Google Certified Professional - Data Engineer 認定資格
- AWS 認定 機械学習 – 専門知識 認定資格
今回は、我々の仕事に直結している「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」の受験体験とその勉強方法について解説していきます。
試験勉強（どういったことに取り組んできたか）
以前、弊社では週に1度2ヶ月くらいかけて、Sagemaker Builtin Algorithmをモブプログラミング形式でレビューしていきました。 実際にJupyterNotebookを起動して、Sagemaker のBuiltin Algorithmを動かしていくことで、理解を深めていきました。 Sagemaker Builtin Algorithmを使用するにあたり注意が必要なのは、CPU、GPU使用料が当然かかってくるので 指示通りGPU使って、何回も繰り返しトレーニングしたりすると、アッと言う間に高額請求されるので、気を付けてください。
2019年11月にも入り、機械学習の勉強しなきゃな〜、と思い、まずは、AWSの機械学習についての公式ドキュメントを読んで、理解することにしました。
https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html
「Amazon Machine Learning」は枯れたサービスではありますが、機械学習を勉強する資料としては役に立ちました。 左のカラムの「Amazon Machine Learning とは。」から「Amazon Machine Learning のリファレンス」まで、一通り読破しました。所用日数約1週間。 結構なボリュームで、各トピックに関して、詳しく書かれています。
など、モデルを作成する上で、気を付けなければいけないことなどが記載されており、機械学習に関して知識と理解が深まりました。
さて、自分なりに機械学習に対して理解も深まってきたので、模擬試験を受けることにしました。 AWS公式の無料の模擬試験は10題しかなく(解答付き)、有料の模擬試験も20題でこちらは解答がついていないので、 サードパーティの模擬試験を漁ることにしました。 以前、模擬試験を漁っていた時には、Udemyとか有料会員向けの模擬試験も対応されていませんでしたが、 2019年11月に入り、チラホラ「AWS 機械学習 対策試験問題」が公開されてきました。 そこでUdenyの他にも、インターネット上で見つけた模擬問題を解いていきました。
模擬問題の中にはどう考えても解答が間違えている問題もありましたが、問題集の粗探しをしながら、11月末の日程で「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」認定試験を申し込みを行いました。
「AWS 認定 機械学習 – 専門知識」受験レポート
11月末の試験当日、試験会場に行き、受付を行う。まず、試験会場で、
- 試験中不正行為は行いません。
- 試験中他の人に迷惑となるような行為を一切行いません。
- 試験問題等、試験中に知り得た内容は口外しません。
等の同意書にサインをして、受付に提出。
身分証明として、顔写真付きのIDカードと、クレジットカード等の証明書を2点提出する。僕の場合は、運転免許証と在留カード(どちらも顔写真付き)
IDカードが確認できたら、写真付きでない証明書を返され、Webカメラで顔写真撮影される。撮られた写真はその場で確認される。
撮影後、電子端末に名前を記載する。記載中、電子端末に指が触れるとやり直しとなるので気を付ける。
署名後、荷物、腕時計、ポケットの中の物全て、所定のロッカーに入れる。
受付の人に「お手洗いも済み、準備ができましたら、お声かけください。」と言われるので「準備できました。」と伝えると、再度、腕時計をしていないか等、確認され、試験室に案内される。
試験室に持って入れるのは、顔写真付きIDカードとロッカーキーのみ。
受付の人が試験室の端末を立ち上げ、受験者の名前が合っているのを確認し、準備ができたら試験開始。試験時間170分。問題数65問。
日本語で、受験したが、問題文の日本語が怪しい場合は、画面左上に「English」ボタンがあるので、それを押すと原文を確認することができる。
Machine Learningの場合、AccurateとPrecisionがどう訳されるか、不安要素が多々あったので、問題文を見ながら、適宜原文を確認した。
試験時間100分ぐらいで、全問解答し、20分ぐらい見直しをして、見直し終了ボタンをクリック。
- なぜ、この試験を受験しようと思いましたか？
- 試験会場は快適でしたか？
- 試験勉強期間はどれくらいでしたか？
等々聞かれるので、正直に回答し、試験終了ボタンをクリック。
試験終了確認画面が表示され、無事に「合格」という文字を確認できました。
試験室を退室し、受付に現在の時刻と試験終了しましたのサインをした後、ロッカーから自分の荷物を取り出し、ロッカーキーを受付に返却して試験会場をあとにした。
試験時間が午前中だったので、同日夜20時に試験結果をダウンロードして確認できるようになっていた。
試験結果がこちら
ふり返って、どうか
今回、本格的に試験勉強を始めてから、受験までについて、ご報告させていただきました。
期間が短かったこともあり、試験対策に重点を置いて勉強してきましたが、機械学習の資格を取得する上で
- 基本的な機械学習アルゴリズムの背後にある直観的知識を表現する能力
- 基本的なハイパーパラメータの最適化を行った経験
- ML およびディープラーニングのフレームワークに関する経験
- モデルのトレーニングに関するベストプラクティスに従う能力
においては、AWSに限らず、他社のサービスでも共通した知識と経験が必要となるので、これから仕事で機械学習を利用されることを考えている人は、是非勉強すると良いと思います。
- 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
に関しては、AWSのサービスを利用した実装、テスト、結果分析方法についての知識と経験とその解決方法が問われるので、他のサービスを利用されるエンジニアには、あまり関係がありません。 AWSのサービスを利用して機械学習を利用される場合は「AWS 認定 アソシエイト」レベルの知識と実務経験が必要となってくるので、まずは、そちらの試験を受験されることをお勧めします。
最後までお読みいただきありがとうございました。皆様にとってOlympic Yearである2020年が良い年になることを願っています。
