AI Practitionerを受験した前回に引き続き、今回は Machine Learning Engineer Associateの試験を受けてきました。
前回同様ざっくり感想です。
- 体感難易度はMachine Learning Specialty (MLS)と同程度。
- MLSと同様にAWSに限らない機械学習に関する問題もちょいちょい出る。
- 生成AIやBedrockに関する問題は正直少ない（体感10%以下）。AI Practitionerとは異なりSageMaker ファミリーを中心として、機械学習に関するデータ処理や実行基盤の管理などのエンジニアリング力（いわゆるMLOps）が問われている印象。
以下対策としてやっておくと良さそうなことをざっくり書いておきます（出題内容に深く触れるのはNGだと思うので、公開情報レベルで役立ちそうなことを記載します）
（追記）合格してました。執筆時点だと受験時刻によらずJST 19:00過ぎぐらいに結果が出るようです。
またMLAに合格するとAIFの期限も延長されます。
目次
- 目次
- 試験ガイドをよく読む
- 公式の模擬試験をやってみる
- BlackbeltやWeb記事、書籍でサービスの詳細を学ぶ
- 実際に触ってみる（時間があれば）
- 一般的な機械学習の知識をつける
- 生成AIとBedrockの知識をつける
- おわりに
試験ガイドをよく読む
いつものことですが、試験ガイドはよく読みましょう。
知らないサービス（特に機械学習のサービス）や知らない用語がある場合は、内容を把握しておくのが良いです。
公式の模擬試験をやってみる
公式模擬試験でざっくり難易度を掴みましょう。ただし雰囲気が掴める程度であり、試験対策としてはこれだけでは全く足りないです。
BlackbeltやWeb記事、書籍でサービスの詳細を学ぶ
アソシエイトの試験なのでサービスの概要だけではなく、使い所や他サービスとの連携方法などを理解しておく必要があります。 特に試験ガイドを見て知らなかったサービスについては重点的にやっておいたほうがいいと思います。
一次情報の公式ドキュメントを読むのが良いですがなかなかしんどいので、Blackbeltの動画やクラメソさんの記事などが参考になります。以下私が見たものです。
書籍で学びたい場合は以下のオライリー本が良いかと思います。私も以前購入しており受験前に一通り読み直しました。ただ発売から3年弱経っているため古い情報が含まれている可能性がある点は注意が必要です。
実際に触ってみる（時間があれば）
時間があれば実際に触ってみるのが一番良いです。
特に以下のWorkshopはSageMaker関連のサービスを一通り触れるのでおすすめです。 ただかなり骨太なので読み物として読むのもありだと思います。
一般的な機械学習の知識をつける
MLSと同様に機械学習の用語、アルゴリズムに関する知識も一部問われるので学習しておく必要があります。
私は昔機械学習案件をやっていた時＆MLS勉強時に購入していた、以下の書籍を読み直して復習しました。4-5年前の書籍ではあるものの今でも通用する内容だと思います。
生成AIとBedrockの知識をつける
これは AI Practitioner と同レベルの対策で良いんじゃないかと思います。生成AIに関してはAIFとMLAで難易度の差はそこまでないように感じました。
おわりに
ちなみに点数はPractitionerよりもこちらの方が上でした。
褒められた点数ではないが、AI PractitionerよりもMachine Learning Engineer Associateの方が点数高かった。
— mazyu36 (@mazyu36) 2024年8月30日
Practitionerは抽象的で何聞かれてるかよくわからん問題がいくつかあったんよな（私がアホなだけかも） pic.twitter.com/gDGFV9nTzB
