「AWS MLSの難易度ってどれくらいなの？」
「AWS MLSに合格するためには、どんなポイントを押さえておけばいいの？」
このような疑問は持っていませんか？
この記事では、AWS全冠を達成した私が、
「AWS MLSの難易度」と「AWS MLSで頻出されるAWSサービス・キーワード」
について紹介していきます。
今回は自体験＋50人の合格記を読んで、データをまとめました。
AWS MLSの合格記はコチラ
AWS MLSの合格を目指している方は是非、この記事を参考にして下さい！
・AWS MLSの難易度
・AWS MLSの頻出サービス
・AWS MLSの重要キーワード
AWS MLSの難易度
まずはAWS MLSの難易度について紹介していきます。
私の体感としては、AWS MLSの難易度は、AWS資格試験の中で「ちょうど真ん中くらいの難易度」だと感じました。
受験した後は、プロフェショナルレベルのDOPやSAPに比べて、比較的簡単だと感じました。
また、同じくAWS MLSを合格した方の感想として以下のようなものが見受けられます。
受験後の感想
・AWSサービスだけではなく、機械学習自体の知識が必要
・G検定、Python認定データ分析の知識が役に立つ
・知らない専門用語が多かった
このようにAWS MLSに合格するためには、AWSサービス知識と機械学習の知識の両方の対策が必要だということが分かりますね。
AWS MLSに合格するまでの勉強期間
次に、50人の合格記を読んで、「AWS MLSに合格するまでの勉強期間」をまとめました。
勉強計画を立てる際の参考にして下さい！
| 勉強期間 | 人数 |
|---|---|
| 1週間 | 5人 |
| 2週間 | 13人 |
| 3週間 | 9人 |
| 1ヶ月 | 13人 |
| 2ヶ月 | 6人 |
| 3ヶ月 | 4人 |
表を見てみると、AWS MLSに合格するまでにかかった勉強期間が「2週間〜1ヶ月」の方が多いみたいです。
ちなみに私の勉強期間は3週間でした。
AWS MLSの頻出サービス
次に「AWS MLSによく出るAWSサービス」について紹介していきます。
具体的にAWS MLSで頻出のAWSサービスは以下の5つです。
1. Amazon SageMaker
2. AWS Glue
3. Amazon Comprehend
4. AWS Rekognition
5. Amazon Polly
1つずつ特徴について紹介していくのでしっかり理解していきましょう！
Amazon SageMaker
1つ目のポイントは、「Amazon SageMaker」です。
Amazon SageMakerの特徴
・機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイを容易にするフルマネージドサービス
・機械学習の全プロセス（データ準備、デプロイ、監視など…）を統合した環境を提供
Amazon SageMakerはAWS MLSにおいて、特に頻出のサービスです。
必ず勉強しておきましょう。
AWS Glue
2つ目のポイントは、「AWS Glue」です。
AWS Glueの特徴
・データカタログおよびETL（抽出、変換、ロード）サービス
・機械学習に使用するデータの準備や変換に役立つ
AWS GlueもAmazon SageMakerと同じくらい頻出のサービスです。
特徴、ユースケースについて理解しておきましょう。
Amazon Comprehend
3つ目のポイントは、「Amazon Comprehend」です。
Amazon Comprehendの特徴
・自然言語処理（NLP）用のサービス
・テキストから感情分析、エンティティ抽出、トピックモデリングなどを行うことができる
AWS Rekognition
4つ目のポイントは、「AWS Rekognition」です。
AWS Rekognitionの特徴
・画像や動画の解析を行うためのサービス
・顔認識、物体検出、テキスト検出などの機能を提供する
Amazon Polly
5つ目のポイントは、「Amazon Polly」です。
Amazon Pollyの特徴
・テキストを自然な音声に変換するテキスト読み上げサービス
・さまざまな言語や声の種類を選択できる
後半3つのサービス（Amazon Comprehend、AWS Rekognition、Amazon Polly）は機械学習と関わりが深いAWSサービスです。
それぞれの特徴と違いを答えられるようにしておきましょう！
AWS MLSの重要キーワード
AWS MLSでは前述した通り、AWSサービスの知識だけでなく機械学習の知識も必要です。
そこでここからは、機械学習に関する「AWS MLSの重要キーワード」について紹介していきます。
分からない専門用語を少しでも減らしていきましょう！
AWS MLSの重要キーワード
・教師あり学習
ラベル付きデータを使用してモデルを訓練する機械学習の手法
モデルは正解ラベルをもとに入力と出力の関係を学習する
画像認識でよく使用される
・教師なし学習
ラベルのないデータを使用してパターンや構造を見つけるための手法
データの隠れた構造やグループ化、関連性を発見することを目指す
クラスタリング、次元削減によく使用される
・強化学習
エージェントが環境と対話しながら行動を学ぶ手法
エージェントは行動を選択し、その行動の結果に基づいて報酬を受け取る
ゲームのAI、自動運転でよく使用される
・過学習
モデルがトレーニングデータに対して過度に適合してしまい、性能が低下する現象
L1正則化（Lasso）やL2正則化（Ridge）で過学習を制御できる
・回帰
連続値の出力を予測するための手法
入力変数（特徴量）と出力変数（ターゲット）の間の関係を学習し、数値的な予測を行う
売上予測、株価予測、気温予測などで使用
・分類
離散的なカテゴリまたはラベルにデータを割り当てることを目的とした機械学習のタスク
モデルは、入力特徴量に基づいてデータポイントがどのクラスに属するかを予測する
スパムメールの分類や画像認識などで使用
・クラスタリング
ラベルのないデータセットをグループに分けるための教師なし学習の手法
似た特徴を持つデータポイントを同じグループ（クラスタ）にまとめる
特に重要なキーワードについてまとめてみました。
問題文や選択肢で分からない専門用語が出てきた際は、調べる癖を身につけましょう！
1つずつ理解していくことが1番の近道です！
さいごに
今回は、「AWS MLSの難易度」と「AWS MLSの頻出サービス・重要キーワード」について紹介してきました。
この記事を参考にして、AWS MLSに合格していきましょう！
また私のサイトでは、他にもAWS資格試験に関する情報を発信しています。
AWS資格試験の合格を目指している方は、関連記事も読んでみて下さい！
ご精読ありがとうございました！
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