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AWS認定 機械学習 – 専門知識の概要について

ここでは、AWS認定 機械学習 – 専門知識(AWS Certified Machine Learning – Specialty)について詳しく解説させていただきます。 IT業界では新しいテクノロジーがビジネスにおいて大きな変化をもたらしており、その中でも代表的な例がAI(人工知能)や機械学習のテクノロジーです。機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもデータから学習できるコンピュータープログラムの開発を扱う人工知能の分野です。 機械学習は、人工知能(AI)の研究分野であり、統計的手法を使用して、分類や予測などのタスクを実行する方法をコンピューターに「学習」する機能を提供します。これらのタスクは、写真のラベル付けから、人間の会話の理解、どの顧客が製品を購入するかを予測することまで、何でもかまいません。 機械学習は、明示的にプログラムされていなくてもコンピューターを動作させる科学です。これは、明示的にプログラムされていなくてもコンピューターが学習できるようにすることを扱う人工知能(AI)のブランチです。機械学習は人工知能のサブセットであり、人間が問題をどのように考え、学習し、解決するかに触発されたアルゴリズムと統計モデルの研究が含まれています。 機械学習は、さまざまな目的に使用できるAIテクノロジーです。いくつか例を挙げると、予測分析、画像認識、自然言語処理に使用できます。機械学習をビジネスに適用する1つの方法は、マーケターがWebサイトでの過去の購入やその他の行動を分析することで、顧客により良いオファーを作成するのに役立つ顧客データマイニングを使用することです。 機械学習は、データから学習し、将来のイベントについて予測できるアルゴリズムを扱う人工知能のブランチです。機械学習は、明示的にプログラムされていなくても自己学習して改善できる多くの種類のAIの総称です。 機械学習システムは、データが供給されることで機能します。データは、データのパターンを識別し、将来のイベントについて予測するために使用されます。これらのアルゴリズムは、過去のイベントの例を提供することによってトレーニングされ、次に何が起こるかを予測するために、同様の状況でパターンを識別するために使用されます。 AIや機械学習のテクノロジーは医療、農業、流通、金融などあらゆる領域において波及しており、 新しいサービスやソリューションを生み出していることで知られております。 これからAIや機械学習に関する需要はさらに高まることが予想され、 今後大きな成長が期待できる分野であることは間違いありません。 また、AIや機械学習の分野は専門的な知識や経験を持ったプロフェッショナルが圧倒的に市場に足りていないという現状がありますので、若手エンジニアにとっては大きなチャンスのある市場とも言えます。 本文で紹介するAWS認定 機械学習 – 専門知識の 資格となっており、今後さらに需要が高まるAIや機械学習におけるプロフェッショナルを育成するために重要な役割を担っている資格の一つとして紹介させていただきます。 AWS認定 機械学習 – 専門知識はAWS(Amazon Web Service)が主催するベンダー資格であり、 クラウドサービスでトップのシェアを誇るAWSの中における 機械学習の知識を問う資格となっております。 AWSの主催する資格は複数ありますが、AWS認定 機械学習 – 専門知識の特徴は、AWS製品のみでなく機械学習の専門的な知識もしっかりと身につける必要があるという点となり、比較的難易度の高い資格として知られております。 AWS認定 機械学習 – 専門知識では組織がクラウドイニシアチブを実装するための重要なスキルを持つ人材を学ぶことができる資格であり、試験に合格することでAWSの機械学習 (ML) モデルの構築、トレーニング、 チューニングおよびデプロイに関する専門知識を保有していることを認定されることになります。 また、AWS認定 機械学習 – 専門知識を取得することで 特定のビジネス上の課題に対して適切な機械学習アプローチを選択し、その正当性を説明するための知識や、 スケーラビリティ、コストの効率生、信頼性、安全性に優れた機械学習ソリューションを設計お よび実装するための知識なども証明することができるようになります。 AWS認定 機械学習 – 専門知識の難易度は比較的高く、 実務経験のないエンジニアや業界経験の浅いエンジニアにとってはややハードルが高い内容となっております。 受験対象者は、AWSクラウドでの機械学習ワークロードまたは深層学習ワークロードの開発、アーキテ クチャの設計、および実行における最低2年以上の実務経験が必要とされております。 AWSが推奨している知識としては、基本的な機械学習アルゴリズムの背後にある直感的知識を表現する能力 、基本的なハイパーパラメータ最適化の実行に関する経験、機械学習および深層学習のフレームワークに関する経験、モデルトレーニングのベストプラクティスに従う能力 デプロイのベストプラクティスに従う機能、運用上のベストプラクティスに従う能力となっております。 とはいえ、これらのスキルを完全に身につけている必要はありませんので、 AWS認定 機械学習 – 専門知識を受験するにあたり試験の出題レベルが知りたい方は過去問などをチェックしてみることをおすすめします。AWS認定 機械学習 – 専門知識は「データエンジニアリング」「探索的データ分析」 「モデリング」「機械学習の実装とその運用」の4つの分野から構成されております。 また、AWS認定 機械学習 – 専門知識の学習を行うためには 無料有料様々なトレーニングが用意されておりますので、自身に見合った内容を選択するといいでしょう。 以上が簡単ではありますがAWS認定 機械学習 – 専門知識に関する説明とさせていただきます。 さらに詳しくAWS認定 機械学習 – 専門知識について解説させていただきますので、 参考にしてみてください。

AWS認定 機械学習 – 専門知識の試験について

AWS認定 機械学習 – 専門知識の試験について解説させていただきます。 AWS認定 機械学習 – 専門知識は多肢選択式と複数回答式により 構成されており、スコアに影響する設問が50問となります。100~1000 のスケールスコアにて 実施され合格スコアは 750と設定されております。受験対象者および推奨者は AWSによると、AWSクラウドでの ML/深層学習ワークロードの開発、設計、実行における、最低2年の実務経験 、基本的な ML アルゴリズムの基となる考えを表現する能力 、基本的なハイパーパラメータ最適化の実践経験 、MLおよび深層学習フレームワークの使用経験 、モデルトレーニング、デプロイと運用のベストプラクティスを実行する能力となっております。 上記のキーワードに関して不明点があればAWS認定 機械学習 – 専門知識の 学習を行う際に書籍を購入することや関連するキーワードを調べることも有効な学習方法の一つと言えるでしょう。

AWS認定 機械学習 – 専門知識は「データエンジニアリング」「探索的データ分析」 「モデリング」「機械学習の実装とその運用」の4つの分野から構成されており、 「データエンジニアリング」は20%、「探索的データ分析」は24%、 「モデリング」は36%、「機械学習の実装とその運用」は20%の配分で出題されます。 それぞれの分野について簡単に紹介させていただきます。
「データエンジニアリング」では、その名の通りデータエンジニアリングに関する知識が問われます。 データエンジニアリングでは、膨大なデータを集めそれらを分析や検証を実行するスキルであり、 データエンジニアリングには専門的な知識と幅広い知識が問われます。 AIや機械学習を行う際にはデータの扱いが必要となりますので、データエンジニアリングの知識は必須と言えるでしょう。 機械学習のデータリポジトリを作成する、の項目ではデータソースを特定することや、記録媒体を決定するための知識が問われます。 データ取り込みソリューションを特定および実装するために、データのジョブスタイル/タイプやデータ取り込みのパイプライン、ジョブのスケジューリングについての知識が問われます。 データ変換ソリューションを特定および実装する、の項目においてはデータ転送の変換やMap Reduceを使用して機械学習固有のデータを処理する知識が問われます。
「探索的データ分析」はデータ分析の一つの手法である探求的データ分析やデータの可視化などを行う知識が問われます。 モデリング用のデータをサニタイズおよび準備する、の項目においては 欠損データ、破損データ、ストップワードなどを特定および処理することや データのフォーマット、正規化、拡張、スケーリングやラベル付けされたデータなどの知識が問われます。 特徴エンジニアリングを実行するの項目では、データセットから特徴 (テキスト、音声、画像、パブリックデータセットなどのデータソー スからの特徴を含む) を特定および抽出することや特徴エンジニアリングの概念を分析/評価する (データのビニング、トークナイゼーショ ン、外れ値、合成的特徴、One-Hot エンコーディング、次元低減)ことなどの知識が問われます。 機械学習のデータを分析および視覚化する、の項目では、グラフ化 (散布図、時系列、ヒストグラム、ボックスプロット)や記述統計の解釈 (相関関係、要約統計、p 値)やクラスタリング (階層型、診断、エルボープロット、クラスターサイズ)に関する知識が問われます。
「モデリング」では ビジネス上の課題やAIや機械学習における課題の抽出やそれに対する対策に関する知識が 問われます。 ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直すことや、 特定の機械学習の課題に対して適切なモデルを選択すること、機械学習モデルのトレーニングを行うこと、ハイパーパラメータの最適化を実施すること、 機械学習モデルを評価することなどの知識が問われます。
「機械学習の実装とその運用」では機械学習の実装や実装後の運用などについての知識が問われます。 パフォーマンス、可用性、スケーラビリティ、回復性、および耐障害性を備えた機械学習ソリュ ーションを構築すること、特定の課題に対して適切な機械学習サービスと機能を提案および実装すること、 基本的なAWS セキュリティプラクティスを機械学習ソリューションに適用すること、 機械学習ソリューションのデプロイと運用を行うことに関する知識が問われます。 以上がAWS認定 機械学習 – 専門知識の試験に関する説明とさせていただきます。

AWS認定 機械学習 – 専門知識の学習方法について

AWS認定 機械学習 – 専門知識の学習方法について説明させていただきます。 すでに本文で説明させていただきましたように、AWS認定 機械学習 – 専門知識は難易度の高い試験のため、合格までのスケジュールを立て効率的に学習を行う必要があります。 学習方法の一点目として、AWSのドキュメントをあげることができます。 AWSのドキュメントでキーワード検索を行うことで、 機能や操作方法や基礎知識など様々な学習を行うことができます。 もちろんドキュメントは無料で利用することが可能となりますので、学習を行う際にも役に立つでしょう。 学習方法の二点目としてAWSのサンプル問題があり、 こちらのサンプル問題は無料で参考にすることが可能です。 また、公式の練習問題集を利用することも可能です。ログイン後無料で利用することが可能となりますので、 積極的に活用しましょう。 学習方法の三点目としてデジタルトレーニングがあり、こちらも無料です。 また、試験対策のウェビナーに参加するという方法もあります。こちらは随時開催されているわけではありませんが、 スケジュールがあったら参加してみるといいでしょう。 また、有料となってしまいますがAWSのオンライントレーニングに参加することは非常におすすめです。 AWSによる世界最先端のテクノロジーや技術に関してオンラインで学習することが可能です。 AIや機械学習に関するオンライングトレーニングは以下の通りです。 AWS認定 機械学習 – 専門知識の試験内容と全て直結する分野のみではありませんが、 自身のキャリアアップに繋がることは間違いありません。 Amazon SageMakerAmazon SageMakerを利用したオンライントレーニングでは、 Amazon SageMaker を利用して、機械学習で実世界でのユースケースを解決する方法について学ぶことが可能です。 これらはデータセットの分析と視覚化からデータの準備、機能エンジニアリングまで、機械学習の一般的なデータサイエンスプロセスの段階について 学習することが可能です。受講者は、Amazon SageMaker を使用したモデル構築、 トレーニング、チューニング、およびデプロイの実践的な側面についても学習します。 実際のユースケースには顧客維持分析が含まれ、顧客ロイヤルティプログラムも実施します。 こちらのコースはPythonに関する知識や機械学習に関する知識が必要となります。 The Machine Learning Pipeline on AWSでは、機械学習パイプラインを使用して実際のビジネス上の問題を解決する方法を学ぶことが 可能です。このコースでは機械学習におけるパイプラインを使用して、プロジェクトベースの学習環境で実際のビジネス上の問題を解決する方法を学びます。 これらはAWS認定 機械学習 – 専門知識における出題範囲とも 関係がある内容となっております。 このコースではパイプラインの知識を適用して、不正検出、レコメンデーションエンジン、またはフライトの遅延という3つあるビジネス上の問題のいずれかを解決し プロジェクト完了まで導くという形でレッスンが行われます。 The Machine Learning Pipeline on AWSを受講することで、 与えられたビジネスの問題に対し、適切なMLアプローチを選び、その理由を説明できる知識や MLパイプラインを使用して、特定のビジネス上の問題を解決する知識やAmazon SageMakerでMLモデルをトレーニング、評価、デプロイ、調整する知識や AWSにおいてスケーラブルでコストが最適化された安全なMLパイプラインを設計するためのベストプラクティスを説明するための知識を習得することが可能となります。 Deep Learning on AWSではAWSプラットフォームにおけるクラウドベースの深層学習ソリューションについて学習することができます。 Deep Learning on AWSは深層学習アプリケーションの開発を担当しているデベロッパーや 深層学習の背後にある概念や AWS で深層学習ソリューションを実装する方法を理解したいと考えているデベロッパー が対象となりますのでAIや機械学習を学習しプロフェッショナルとしての知見を高めたいかたにぴったりであり、 AWS認定 機械学習 – 専門知識試験を受験する方との相性も良いでしょう。 Amazon EC2ベースの深層学習Amazonマシンイメージ (AMI) およびAWS フレームワークでの Apache MXNet を使用して、クラウド上でモデルを実行する方法について 学習することが可能となります。

本文で紹介させていただきましたように、学習にはAWSが提供している無料の公式問題集などを利用することが効果的で、AWSの提供する有料のオンライントレーニングもスキルアップには効果的です。 また、自身でインターネット検索を行うことや関連書籍を購入することで、さらに理解を深めることができるでしょう。 また、AWS認定 機械学習 – 専門知識を 理解するための方法としてAWSのホワイトペーパーを調べて、AWS のサービスやベストプラクティスを知り、 知見を深めるという方法もあります。 「Augmented AI: 人と機械の力」や「機械学習レンズ: AWS Well-Architected Framework」は ドキュメントが英語となりますが、知識を深めるためには良いでしょう。 また、AWSのアカウントにアクセスしてAWS トレーニングと認定から毎週提供されるヒントとリソースを入手しましょう。試験を受けるためのヒント、 試験ガイドやサンプル問題、認定された AWSエキスパートの講師による試験戦略の深堀りを 行うこともAWS認定 機械学習 – 専門知識の学習を行う際には 役に立つでしょう。 自身のスキルや状況に見合った方法を組み合わせ学習することがAWS認定 機械学習 – 専門知識に合格する際に最も効果的と言えるでしょう。

日本ディープラーニング協会の資格について

AWS認定 機械学習 – 専門知識に関連する 資格として一般社団法人日本ディープラーニング協会(Japan Deep Learning Association)の主催する資格を紹介させていただきます。 AIに関する資格は様々な団体から発行されておりますので、 興味のある方は調べてみるといいでしょう。 一般社団法人日本ディープラーニング協会は ディープラーニングを中心とする技術による日本の産業競争力の向上を目指し設立された団体であり、 産業活用促進、人材育成、公的機関や産業への提言、国際連携、社会との対話など、 産業の健全な発展のために必要な活動を行っていることで知られております。 特にAIに関する人材が不足している昨今においてディープラーニングに関する専門知識を もった人材の育成やそれらを証明する資格は非常に重要な役割を果たすでしょう。 そういった意味でも日本ディープラーニング協会の 資格は将来的にエンジニアの価値を高めることは間違いありません。 一般社団法人日本ディープラーニング協会の主催する試験は AWS認定 機械学習 – 専門知識と比較すると日本の受験者がほとんどであることもあり、インターネットで日本の情報がたくさん取得できるため学習も行いやすいという点はメリットとしてあげることができます。 また、一般社団法人日本ディープラーニング協会では 会員のみ参加できる研究会も主催しております。 最新のAIに関する情報をインプットする場として有効に活用してみてはいかがでしょうか。
一般社団法人日本ディープラーニング協会の研究会は 活用促進・社会提言・人材育成・国際連携・理解促進といった設立目的に関連したテーマで 様々な専門家のディープラーニングビジネスに関わる幅広いステークホルダーの多様な知見を共有 しながら議論を深め、価値あるアウトプットを協会内外に向けて発信していく場として設置されました。 また、タイムリーで具体性のある政策提言や、最先端のDLビジネス課題の本質に迫る実践的なゴールを設定 し、その達成に向けて活動しております。 一般社団法人日本ディープラーニング協会の研究会について もう少し詳しく説明させていただきます。 「AIガバナンスとその評価」では、AIガバナンスに資する様々な要素を研究し、信頼されるAIの構築を検討することが行われており、 AIガバナンス・エコシステムに関する報告書および提言を提出しました。 ここでは、AIガバナンス・エコシステムの構築をするべき・産業構造を考慮に入れてAIの信頼性を確保するべき・日本としての課題と論点の実践例を発信するべきという内容が盛り込まれたものでした。 その他にも「契約締結におけるAI品質保証の在り方」「AIデータと個人情報保護」といった内容が実施されておりますので、興味のある方は是非参考にしてみてください。
一般社団法人日本ディープラーニング協会について話を戻して説明させていただきます。 一般社団法人日本ディープラーニング協会のディープラーニング資格はG検定とE資格の二つがあります。 G検定はジェネラリストを対象にした資格であり、E資格はエンジニアを対象した資格というように 一般社団法人日本ディープラーニング協会では区分されておりますので、 自身のキャリアやスキルによってどちらを受験するか判断し選択するといいでしょう。 また、それらに関する参考書や推薦書などもありますので、活用しながら試験勉強を行うとスムーズに学習が進むでしょう。 それぞれの資格について解説させていただきますので、参考にしてみてください。

G検定について

一般社団法人日本ディープラーニング協会のG検定について説明させていただきます。 G検定ではディープラーニングの基礎知識を有し、適切な活用方針を決定して、 事業活用する能力や知識を有しているかを検定ための資格となります。 試験時間120分となっており、E資格と比較するとビジネスよりの知見も必要とされます。 出題範囲と内容については以下となります。 AI分野の問題の項目ではトイプロブレム、フレーム問題、弱いAI、強いAI、身体性、 シンボルグラウンディング問題、特徴量設計、チューリングテスト、シンギュラリティに関する知識が問われます。 ディープラーニングの概要ではディープラーニングの概要の分野ではニューラルネットワークとディープラーニング、既存のニューラルネットワークにおける問題、ディープラーニングのアプローチ、CPU と GPU、 ディープラーニングのデータ量、活性化関数、学習率の最適化、更なるテクニックに関する知識が問われます。 ディープラーニングの社会実装に向けての項目では AIプロジェクトの計画、データ収集、加工・分析・学習、実装・運用・評価 法律(個人情報保護法・著作権法・不正競争防止法・特許法)、契約 倫理、現行の議論(プライバシー、バイアス、透明性、アカウンタビリティ、ELSI、XAI、ディープフェイク、ダイバーシティ) に関する知識が問われます。 機械学習の具体的手法代表的な手法(教師あり学習、教師なし学習、強化学習)、データの扱い、評価指標に関する知識が問われます。 ディープラーニングの手法の項目ではCNN、深層生成モデル、画像認識分野での応用、音声処理と自然言語処理分野、RNN、深層強化学習,ロボティクス ,マルチモーダル、モデルの解釈性とその対応 に関する知識が問われます。
また、G検定を学習する際の参考書や書籍について紹介させていただきます。 一般社団法人日本ディープラーニング協会が監修を行っており、推薦している参考書および書籍がありますのでそちらを利用することで効率的に学習を進めることができるでしょう。 一般社団法人日本ディープラーニング協会が推薦しているのは 「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」となります。 こちらはディープラーニングに関する基礎知識を有し、事業活用する人材(ジェネラリスト)に必要な知識を広くカバーした入門レベルの解説書ですので、 基本的な知識を身につけるのはうってつけと言えるでしょう。 また、「ディープラーニング活用の教科書」「ディープラーニング活用の教科書 実践編」も 一般社団法人日本ディープラーニング協会による推薦書籍となりますので参考にしてみてください。

E資格について

一般社団法人日本ディープラーニング協会のE資格について説明させていただきます。 E資格はディープラーニングの理論を理解し、適切な手法を選択して実装する能力や知識を有しているかを認定する資格となっております。 一般社団法人日本ディープラーニング協会のE資格についての出題範囲と内容については以下となります。 E資格の出題範囲は応用数学からは確率・統計情報理論が出題されます。 深層学習の項目からは順伝播型ネットワーク 、深層モデルのための正則化、深層モデルのための最適化、畳み込みネットワーク 、回帰結合型ニューラルネットワークと再帰的ネットワーク、生成モデル 、深層強化学習、グラフニューラルネットワーク、深層学習の適用方法 、距離学習、メタ学習、深層学習の説明性に関する知識が問われます。 機械学習の項目からは機械学習の基礎 、実用的な方法論、強化学習に関する知識が問われます。 開発・運用環境の項目においてはミドルウェア、エッジコンピューティング 、分散処理、アクセラレータ、環境構築に関する知識が問われます。

まとめ

いかがでしたでしょうか? AWS認定 機械学習 – 専門知識について詳しく解説させていただきましたので、参考にしていただけましたら幸いです。