このコースは、機械学習（ML）ソリューションを設計、実装、展開、および保守する能力を検証する AWS Certified Machine Learning – Specialty 認定試験の対策講座です。
このコースでは、試験の概要と受験対策について学び、試験の技術分野について説明します。試験分野に関する主要なAWSサービスと次のようなキーとなる概念について確認します。
- データエンジニアリング
- 探究的データ分析
- モデリング
- ML 実装と運用
また受験対策を立ててそれを実行し、学習効果を高めることができます。学習が進んだらクイズを受けて、自分の得意分野と苦手分野を認識し、試験前の学習を強化すべき事項について知ることができます。
コースの目標
このコースでは以下について学びます。
- 試験の各分野について得意なものと苦手なものを特定し、受験対策として何に焦点を当てるべきか
- 試験の各分野を構成する技術的なトピックと概念
- 質問と回答の構成とメカニズム
- 学習と受験対策に効果的な戦略
対象者
このコースは以下のような方を対象としています。
- 少なくとも1年の実務経験がある、AWS Certified Machine Learning – Specialty 認定試験の受験準備をしている ML プラクティショナー
前提条件
このコースを受講するにあたって、以下の前提条件を満たしておくことをお勧めします。
- 基本的な ML アルゴリズムについての理解、および基本的なハイパーパラメーター最適化の実行
- ML パイプラインとそのコンポーネントについての理解
- ML およびディープラーニングのフレームワークに関する経験
- モデルトレーニング、デプロイ、運用のベストプラクティスについての理解と経験
登録
コースの概要
モジュール 0: コース紹介
モジュール 1: 試験の概要と受験対策
- 試験の概要、試験についての注意事項
- 問題の形式と設計
- 受験対策
モジュール 2: 分野 1 – データエンジニアリング
- 分野 1.1: 機械学習のデータリポジトリの作成
- 分野 1.2: データ取り込みソリューションの特定と実装
- 分野 1.3: データ変換ソリューションの特定と実装
- 例題のチュートリアル
- 分野のクイズ
モジュール 3: 分野 2 – 探究的データ分析
- 分野 2.1: モデリングのためのデータのサニタイズと準備
- 分野 2.2: 特徴量エンジニアリングの実行
- 分野 2.3: ML 用のデータの分析と可視化
- 例題のチュートリアル
- 分野のクイズ
モジュール 4: 分野 3 – モデリング
- 分野 3.1: ビジネス上の問題をML の問題としてフレーミング
- 分野 3.2: ML 問題に適切なモデルを選択する
- 分野 3.3: ML モデルのトレーニング
- 分野 3.4 ハイパーパラメータの最適化を実行する
- 分野 3.5 ML モデルの評価
- 例題のチュートリアル
- 分野のクイズ
モジュール 5: 分野 4 - ML 実装と運用
- 分野 4.1: パフォーマンス、可用性、スケーラビリティ、回復性、耐障害性のための ML ソリューションの構築
- 分野 4.2: 特定の問題に対応する適切なML サービスおよび機能の推奨と実装
- 分野 4.3:ML ソリューションへの基本的な AWS セキュリティプラクティスの適用
- 分野 4.4: ML ソリューションのデプロイと運用
- 例題のチュートリアル
- 分野のクイズ
モジュール 6: 学習に関する質問
- 学習に関する質問へのリンク
モジュール 7: 学習資料
- 学習資料へのリンク
モジュール 8: まとめ
- AWS 認定試験 (または模擬試験) の登録
- コースの概要と推奨される次のステップ
- コースアンケート
