【ユーザ名】　：　iaj577
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　
【取得済み資格】：　

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2023/01/27
【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】　：　業務都合, 自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Tech Stock, BlackBelt, Exam Readiness, Udemy
【AWS公式模擬試験】：　はい

【分野 1】：　データエンジニアリング 20%
→　十分な知識を有する

【分野 2】：　探索的データ解析 24%
→　十分な知識を有する

【分野 3】：　モデリング 36%
→　十分な知識を有する

【分野 4】：　機械学習の実装と運用 20%
→　十分な知識を有する

本試験は、私がこれまで受けてきた試験の中で最も特殊で、ある意味一番つらかったです。

AWS の ML に関する問題は半分くらいで、そもそも機械学習に関する知識が半分問われました。なんとか合格できましたが、多くの分析手法アルゴリズムの完全な使い分けや数式理解が完璧になったわけではありません。ただ、実務で必要になった場合は専門家の力を借りるとして、そもそも ML の利用価値を認識できることはとても有益と考えていて、これって機械学習サービス使えば楽なのでは？何か情報が見えるかも？とか思えるようになったのは大きいと感じます。

この分野に覚えがない場合は、Udemy も併せてやった方が良い印象。
少なくとも DAS 先の方が楽。

【他の方々の合格記補足】
・回帰とは、分類とは、またそれぞれの関連指標が少なくとも見分けがつくようになってから
・過学習に対する対応策は確実に
・混合行列の理解は必要
・ AWS の各種自動 AI サービス（Amazon Rekognition、Amazon Transcribe、Amazon Comprehend など）の機能概要理解と Sagemaker の使い分け位置づけの違いを理解は必須
・ DAS に続き、ここでも Apache Parquet しか勝たん（試験としては）
・機械学習用 EC2 インスタンス (Inf1)、また GPU に関連したサービス、例えば GPU を搭載した EC2 ラインナップ P シリーズとかや、EI、Snowball の GPU 搭載サービス（Snowball Edge Compute Optimized）の名前と概要だけ理解はしておいた方が良い
・ Kinesis4 兄弟も話が依然として複数あります、DAS の流れがあれば追加の要素は無いので勢いで行きましょう

【他の資格領域との被り】
・ ANS：Sagemaker VPC エンドポイントを利用したセキュア通信の話がわずかに
・ DBS：DMS、Data pipeline、DataSync を使ったソース元→S3 のデータ移行がそこそこ
・ DAS：ML トレーニングデータを用意する部分で Kinesis を利用したリアルタイムデータ処理、Glue を利用した ETL 処理の話が多々
・ SCS：ロール、リソースポリシー、ACL を使用したセキュリティ設定が多々