【ユーザ名】　：　pentagon
【会員プラン】：　プロフェッショナル
【実務経験】　：　あり
【取得済み資格】：　CLF, SAA, SOA, DVA, DEA, SAP, AIF

【受験科目】　：　【MLS-C01】機械学習 - 専門知識
【受験言語】　：　日本語
【受験日】　　：　2024/11/29
【スコア】　　：　807 点
【合否】　　　：　合格
【学習期間】　：　3 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】　：　Cloud License
【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

CloudLicense で学習した問題は即座に解けましたが、初見の問題は問題文が長く、難しいと感じました。出題傾向は試験ガイドに記載されている通りで、データの取り込み方法、Amazon SageMaker の適切な組み込みモデル、機械学習に関するマネージドサービスの選択について問われていました。

45 分で 1 周目を終え、その後見直しをして、合計 70 分ほどで試験を終了しました。手応えはあまりありませんでしたが、無事に合格できて一安心しました。

AWS の機械学習に関するサービスの知識に加えて、機械学習自体の知識も必要となるため、未経験の場合は機械学習の基本から勉強を始めると対策がしやすいと思います。また、DEA の対策で学習した内容が MLS の対策にも役立ったため、データエンジニアリングが苦手だと感じた場合は、DEA の学習を進めるのも良いかもしれません。

インプットとしては、機械学習のライフサイクルに沿って用語を整理すると理解が深まりました。アウトプットとしては、CloudLicense の問題演習を繰り返すことで、問題のパターンがある程度見えてきます。

例 :
・テストデータでの精度が低い →過学習している →正則化、ドロップアウト など
・特徴量が多い →主成分分析 (PCA)