【ユーザ名】　：　k-kun
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　なし
【取得済み資格】：　CLF, SAA, SOA, DVA, SAP, DOP, SCS, DAS, DBS, ANS, PAS

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2023/12/28
【スコア】　　：　804 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　1 か月
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Cloud License, Exam Readiness, Udemy, 深層学習教科書 ディープラーニング G検定(ジェネラリスト)公式テキスト 第2版
【AWS公式模擬試験】：　はい

【分野 1】：　データエンジニアリング 20%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 2】：　探索的データ解析 24%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 3】：　モデリング 36%
→　コンピテンシーを満たしている

【分野 4】：　機械学習の実装と運用 20%
→　コンピテンシーを満たしている

一般的な機械学習の問題は体感で 3 割 ～4 割位は出題されていた気がしますが、比較的 Cloud License で学習した内容に関する出題が多かったように思いますので、何とか乗り切れました。70 分で 1 周し、残りの 110 分間を目一杯見直しに充てることができ、2 周半位は見直しできました。AWS サービス関連の出題は、流石に最後の AWS 試験ということもあり、解くことには慣れていましたが、2,3 問程度悩む問題もありました。14 時に試験が終わり、バッジ発行メールが届いたのは 20 時過ぎでした。正直、メールが届くまではめちゃめちゃ不安でしたが、無事最後の AWS 認定をクリアでき、年内に全 12 冠コンプリート達成できて良かったです。

機械学習については、教師あり学習・教師なし学習・強化学習といった単語を聞いたことがある程度でしたので、まずは一般的な機械学習に関する知識を付けるべく、下記の流れでスタディーしました。

① 深層学習教科書 ディープラーニング G 検定 (ジェネラリスト) 公式テキスト 第 2 版
本書の 4 章から 6 章を一通り通読しました。一気に読み進めても記憶に残らないので、数ページずつ読んでは確認という感じで進めました。

② Exam Readiness
試験範囲の全体像を掴むために実施しました。特に一般的な機械学習のエリアに対しては役に立ったかなと思います。章末問題もありますので、一通りやっておくことをお奨めします。

③ Cloud License
#1～#30 までを 2 周、#31～#38 までを 3 周、間違えた問題は全てお気に入りに登録し反復学習しました。なお、受験前日に #39 が追加されたため、前日及び当日の 2 回 #39 を実施しました。お気に入りの問題は 100% になるまでやりきる予定でしたが、今回は 97% で時間切れになりました。個人的には、お気に入りの青 3 マークが付いたのは、ほとんどが一般的な機械学習の問題ばかりでした。。最初の 1 周目で 56%、2 周目で 73%、3 周目で 92% といったところです。

④ 公式問題集
こちらも 1 問 2 分以内に解くようにします。1 回目は 60%、2 回目は 85%、3 回目は 100% にすることができました。

⑤ Udemy レクチャー「AWS Certified Machine Learning Specialty 2023 - Hands On!」
字幕は日本語対応しているので、音声はミュート状態で問題ありません。SageMaker については結構深いところまでレクチャーしてくれているので、ここだけでも聞いておいた方が良いかなと思いました。

最後は、Cloud License を信じて反復学習するのに尽きるかと思います。AWS スキルのある方であれば、機械学習未経験 (未学習) の方でも、1 か月みっちり機械学習をスタディーすれば合格圏に入れるかと思います。他の体験記では、機械学習未学習でも 1 週間で対応可能という方も居られたようですが、私は 1 週間では無理だったと思います。

また、MLS を受ける前には、事前に DAS を取得しておくことを強く推奨します。結構 DAS とエリアが被っているので、Sagemaker と一般的な機械学習知識の習得のみに時間を有効活用することができます。