【ユーザ名】　：　pPptk34
【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】　　：　2023/06/23
【スコア】　　：　788 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　1 週間
【受験回数】　：　1 回目
【受験目的】　：　自己啓発・技術の証明
【テキスト】　：　Tech Stock
【AWS公式模擬試験】：　いいえ

【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

機械学習の知識問題は 1 問も出ず、びっくりしました。

関連サービスだけでなく、機械学習の知識を問う問題が半分くらいあると合格記に多く記述されていますが、私の受験では機械学習の知識問題は 1 問も出題されませんでした。もちろん出題傾向は運次第でありますが、65 問全てを解き終わった時点で試験内容が更新されたかと思うほど、受験者によって出題傾向が大きく変化することに驚きました。

参考書はないので、TechStock のみを学習資料として利用しました。「G 検定」の参考書も読みましたが、Convolutional Neural Network(CNN) や Linear Discriminant Analysis(LDA) や物体検出などの知識がある程度あれば、特に読む必要はありません。

出題傾向としては、8 割が Amazon SageMaker に関連し、残りの 2 割が Amazon Kinesis や AWS Glue などでした。予想していたアルゴリズム関連や混同行列の問題はほとんど出題されませんでした。Amazon Kinesis や AWS Glue は、Data Analytics Specialist (DAS) と同じレベル感でした。全体を通して迷う問題が多く、DAS や DBS よりも長文の問題があったため、少し難易度が高かったです。演習問題には存在しない AWS のサービスとしては、Amazon SageMaker Neo、Amazon SageMaker Notebook Terminal、Amazon Augmented AI、Amazon Textract などが出題されました。また、細かいインスタンスタイプを問う問題が何問かあり焦りました。

演習問題の数が現状では限られているため、演習問題をパーフェクトにできても合格点はギリギリ程度にしかならないと思います。解説の参考URL を読んだり、Amazon SageMaker を検索して具体例が書かれてあるサイトやブログを読むのは役立つと思います。Amazon SageMaker の問題が多いため、Amazon SageMaker を中心に学習することをおすすめします。