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AWS認定試験にMLS（Machine Learning – Specialty：セキュリティスペシャリティ）があります。筆者も合格したのでレポートしていきます。
驚くことにMLS（Machine Learning – Specialty：セキュリティスペシャリティ）試験の半分くらいはAWSではなく、一般的な機械学習の設問でした。
- ソリューションアーキテクトアソシエイト（SAA）、ソリューションアーキテクトプロフェッショナル（SAP）を取得済
- その後セキュリティ専門知識認定を取得（SCS）
- サラリーマンエンジニアとしてAWS経験2年ほど。アーキテクチャ設計やプロマネが主。
- 機械学習の経験は無し。予備知識も無し。
この記事を書いた人
管理人：syo
サラリーマンエンジニア歴10年
新卒で入社した大手システム会社でリモートワーク、年収800万円に到達
AWS関連プロジェクトのインフラエンジニア＆プロジェクトマネージャーを担当。
IT資格
AWS：プロフェッショナルレベル２冠・アソシエイトレベル３冠・CLF・ペシャリティ資格（SAP, DOP, SAA, SOA, DVA, SCS, DBS, MLS, ANS, PAS）
Azure：AZ-305・AZ-104・AZ-900
その他：基本情報、JAVASE Silver、オラクルマスターブロンズ（DBA）、Silver SQL、ITIL Foundation、LinuC
AWS Certified Machine Learning – Specialty（MLS）の概要
Amazon（AWS）社が提供するクラウド「AWS」の認定資格試験です。格付けとしてはSPECIALTY（専門知識）に該当します。
AWS資格試験体系とMLSの位置付け
図の通り、レベルと分野で分かれています。
筆者の体験難易度では以下のように感じました。
FOUNDATIONAL（基礎）＜ASSOCIATE（中級）＜SPECIALTY（専門）＜上級（PROFESSIONAL）
（今のところ、他ベンダークラウド試験でもソリューションアーキテクトプロフェッショナル以上の難易度は経験していません。）
専門分野知識の試験はいくつかありますが、MLSは機械学習が出題範囲です。
| 資格名 | 概要 | 難易度（筆者体感） |
|---|---|---|
| ANS | ネットワーク分野の専門知識試験。 | 難しい。（SAPほどではない） |
| DBS | データベース分野の専門知識試験。 | 易しめ。 |
| PAS | ERPパッケージ「SAP」の専門知識試験。 SAPの知識も必要。 |
普通。 |
| MLS | 機械学習分野の専門知識試験。 |
普通。 機械学習分野の一般的な 知識が必要なため異質 |
| SCS | セキュリティ分野の専門知識試験。 | 易しめ。 |
| DAS ※2024/4廃止予定 | データ分析分野の専門知識試験。 2024/4に廃止が予定されている。 |
普通。 |
試験概要
| 資格名 | AWS Certified Machine Learning – Specialty（AWS 認定機械学習 – 専門知識） |
| 試験名 | MLS-C01 |
| 試験時間 | 180分 |
| 出題形式 | 選択問題（単一選択/複数選択） |
| 問題数 | 65問 |
| 合格ライン | 750点/1000点 |
| 試験日 | 随時 |
| 試験場所 |
全国のピアソンテストセンター または 試験監督付きオンライン受験 |
| 受験料 | 30,000円 ※2024/4より40,000円に変更されます。理由は為替相場の反映です。 |
| 合格発表 | 5営業日以内にメールで通知（筆者は受験後１時間ほどでメールが来ました） |
| 有効期限 | 3年 |
| 受験要件 | なし （受験対象に”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 2 年以上の実務経験が必要”とあるが、必須ではない。） |
出題範囲
詳細な試験範囲は公式試験ガイドをご覧ください。人工知能/機械学習の関連サービスが中心です。
- 第 1 分野: データエンジニアリング (採点対象コンテンツの 20%)
- 第 2 分野: 探索的データ分析 (採点対象コンテンツの 24%)
- 第 3 分野: モデリング (採点対象コンテンツの 36%)
- 第 4 分野: 機械学習の実装と運用 (採点対象コンテンツの 20%)
試験ガイドにもありますが、以下サービスはおさえておきましょう！
分析サービス
- Amazon Athena
- Amazon EMR
- AWS Glue
- Amazon Kinesis
- Amazon Kinesis Data Firehose
- Amazon Kinesis Data Streams
- Amazon Managed Service for Apache Flink
- Amazon QuickSight
機械学習サービス
- Amazon Comprehend
- AWS Deep Learning AMIs (DLAMI)
- AWS DeepLens
- Amazon Forecast
- Amazon Fraud Detector
- Amazon Lex
- Amazon Mechanical Turk
- Amazon Polly
- Amazon Rekognition
- Amazon SageMaker
- Amazon Textract
- Amazon Transcribe
- Amazon Translate
必要な前提知識
Machine Learning Specialty（MLS）合格のためには機械学習の一般的な知識は必須です。試験の内容の半分ほどが一般的な機械学習についての内容となっています。
加えて機械学習に対する予備知識があったほうがMLSの教材や模擬試験を読み解きやすくなります。
機械学習に対する予備知識に自信がない方は以下の書籍で基礎知識を習得することをおすすめします。
機械学習入門書
G検定参考書（G検定はAI・ディープラーニングの入門資格です）
MLSとG検定は機械学習の基礎知識という点で出題範囲が重複しています。
- 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- 人工知能をめぐる動向
- 人工知能分野の問題
- 機械学習の具体的手法
- ディープラーニングの概要
- ディープラーニングの手法
- ディープラーニングの社会実装に向けて
- 数理・統計
AWSについての基礎知識としても、SAA（ソリューションアーキテクトアソシエイト）レベルの前提知識はあったほうが良いです。
難易度（例題付き）
専門知識レベルです。
筆者体感としては専門知識の中では普通レベルに感じました。
ただ、機械学習関連の知識が必要なため、他のAWS認定試験と比べると異質に感じました。
以下、サンプル問題を掲載しています。機械学習用語（二項分布や混同行列）がわからない方には何を問われているかわからないと思います。
解答を確認するには▼を押下してください。
・問題文
あるデータサイエンティストは、さまざまな二項分類モデルを評価しています。 ビジネス上の観点から言えば、偽陽性の結果は、偽陰性の結果よりも 5 倍コスト高になります。このモデルは次の基準に基づいて評価する必要があります。
1) 再現率は少なくとも 80% でなければならない。
2) 偽陽性率は 10% 以下でなければならない。
3) 業務コストを最小限に抑える必要がある。
各二項分類モデルを作成した後、データサイエンティストは対応する混同行列を生成します。
この要件を満たすモデルを表す混同行列はどれですか。
・選択肢
A) TN = 91、FP = 9
FN = 22、TP = 78
B) TN = 99、FP = 1
FN = 21、TP = 79
C) TN = 96、FP = 4
FN = 10、TP = 90
D) TN = 98、FP = 2
FN = 18、TP = 82
よくある質問
AWS Certified Machine Learning – Specialty（MLS）のおすすめ勉強方法
MLS試験は機械学習分野の予備知識が必須です。まずは機械学習の一般知識を身に着けてからMLSの学習をしていくことをおすすめします。
参考書や動画教材で機械学習やデータ分析の一般的な基礎知識を習得します。学習する中でわからない用語はChatGPTに聞いてみることも有効と感じました。
MLSについて日本語で体系的に学べる教材は発売されていないので、英語教材の利用を検討します。私はUdemyの動画教材を使用しました。
日本語字幕があり、図表を使った視覚的な説明が中心だったので英語が苦手な筆者でも理解できました。
BlackBeltはAWS社が各サービスについて紹介している無料の動画です。通勤中などの隙間時間に聞いているだけでも勉強になります。試験範囲のサービスで理解が浅いものや使用したことが無いサービスは視聴しておきます。
試験形式に慣れるために問題を解いておきましょう。UdemyのWEB問題集は買い切りで試験のアップデートにも追従されるのでお勧めです。
余裕をもって8割以上正解できるようになってきたら本番試験の受験を考えてもよいと思います。
[STEP1] 機械学習データ分析について基礎知識を習得する
機械学習に対する予備知識に自信がない方は以下の書籍や動画教材で基礎知識を習得することをおすすめします。
わからない用語につまづいた際はChatGPTの利用で解決しました！
機械学習入門書
本書は、機械学習を初めからわかりやすく説明してくれます。特に、専門外の人でも理解できるように工夫されています。
機械学習の他の本では普通に使われている言葉や表現を分かりやすく解説しています。つまり、それらの言葉が具体的に何を意味しているのか、よりわかりやすく説明してくれています。
G検定参考書
G検定は、JDLA（日本ディープラーニング協会）が運営する資格試験です。
AI（人工知能）やディープラーニング、機械学習などの基礎知識を測ります。MLSの問題文や選択肢を理解するうえで必要な基礎知識を身に着ける目的でG検定の参考書が使えます。
MLSとG検定は機械学習の基礎知識という点で出題範囲が重複しています。
- 人工知能（AI）とは（人工知能の定義）
- 人工知能をめぐる動向
- 人工知能分野の問題
- 機械学習の具体的手法→MLSの出題範囲でもあります！
- ディープラーニングの概要→MLSの出題範囲でもあります！
- ディープラーニングの手法→MLSの出題範囲でもあります！
- ディープラーニングの社会実装に向けて
- 数理・統計→MLSの出題範囲でもあります！
動画教材（かなりおすすめ！）
機械学習、ディープラーニングについて詳しく丁寧に説明してる動画教材があります。
pythonを使った実践的な学習も可能です。MLSの合格だけを目的にしている方はハンズオン部分はスキップして講義部分を受講するだけでも良いかと思います。（MLS合格後にじっくりハンズオンを行うのも楽しいと思います。）
定価は27,800円と高価ですが、セール時は2,000円程度になっていることがあるので大変お買い得です。
- データサイエンス、機械学習の概要と用語解説 →MLSの出題範囲でもあります！
- 数学、統計の説明→MLSの出題範囲でもあります！
- プログラミング（python）でのハンズオン
- 機械学習の実践的な内容→MLSの出題範囲でもあります！
↓講座のリンクです。リンク先で40分程度のプレビューを無料視聴可能なのでぜひ確認してみてください。（定価：27,800円 セール時参考価格2,000円程度）
わからない用語の理解にChatGPTを活用する
わからない用語が出てきたときにはChatGPTを利用するのもおすすめです。
難解な機械学習用語をかなりわかりやすく返答してくれます。
ChatGPTは質問の仕方（プロンプトと言います。）によって返答に大きな差があります。望む返答を得るためのコツをお伝えしておきます。
- 欲しい情報のレベルを指定する（「小学生にも理解できるように」等）
- 連続性があるやり取りも可能（「ここをもっと詳しく」等）
- 時には嘘をつくことを理解しておく
以下、無料で使えるChatGPT3.5とのやり取り例を載せておきます。
MLSの「第 3 分野: モデリング」出題範囲である「教師あり学習と教師なし学習の違いを知る。」についての会話です。
教師あり学習と教師無し学習の違いを小学生にもわかるように説明して。
ChatGPT3.5
もちろんです！教師あり学習と教師無し学習の違いを小学生向けに説明します。
教師あり学習： これは、先生が正しい答えを教えてくれるような学習方法です。例えば、先生がりんごやバナナの写真を見せて、「これはりんごだよ」「これはバナナだよ」と教えてくれる感じです。つまり、学習するときに正しい答え（教師）が付いているんです。
教師無し学習： これは、先生が正しい答えを教えてくれないで、自分で見つける学習方法です。例えば、たくさんの果物の写真を見て、「これらの中で似ているものを見つけてね」と言われる感じです。ここで、どの果物が一緒に並んでいるかを見つけるのは、自分でがんばる必要があるんです。
簡単に言うと、教師あり学習は先生が教えてくれる学習方法で、教師無し学習は自分で見つける学習方法なんだよと思えばいいですね。
教師無し学習では果物の名前はどのようにしてわかりますか？
ChatGPT3.5
教師無し学習では、果物の名前を正確に教えてもらわずに、データの中から類似性やパターンを見つけ出して果物をグループ分けすることによって、果物の名前や特徴を理解しようとします。
例えば、たくさんの果物の写真があるとします。教師無し学習のアルゴリズムは、これらの写真を自分で観察して似ているもの同士を見つけ、同じグループにまとめます。こうしてできたグループに、ユーザー（あるいはプログラム）が名前を付けることで、それが何の果物かを理解しようとします。
具体的な手順としては、果物の写真データを入力とし、アルゴリズムは写真の特徴やパターンに基づいて自動的にクラスタリングを行います。その後、ユーザーがクラスタに名前を付けたり、共通の特徴を見つけて「これはりんご」とか「これはバナナ」と識別することで、果物の名前を理解するのです。
[STEP2] サンプル問題を解いて試験で問われるポイントを確認する
機械学習の用語をある程度理解した段階で公式サンプル問題を確認しておきます。レベル感や問われるポイントが理解できます。
[STEP3] MLS動画教材で体系的に学ぶ
MLSを体系的に学習できる教材は英語教材のみです。参考書も日本未発売となっているので、時には英語の教材を利用することも視野に入れる必要があります。
本教材は音声は英語ですが、日本語字幕です。図表も多いので内容が理解できないということはありません。
以下は講義動画のサンプルです。
- 一般的な深層学習（ディープラーニング）や機械学習の解説
- この部分は内容が濃く、難しいのでSTEP1で紹介した日本語動画教材で理解したほうが良いと思います。
- 試験で出題されるすべてのサービスの解説
- ハンズオン（ラボパート）で手を動かした実践的な解説
- 10問の模擬問題
セール時には2000円程度になっていることがあるのでチェックしてみてください。
30日間返金対応しているので、英語教材であることに不安がある方にもおすすめです。
↓講座のリンクです。リンク先で60分以上のプレビューを無料視聴可能なのでぜひ確認してみてください。（定価：27,800円 セール時参考価格2,000円程度）
[STEP4] 出題範囲のAWSサービスをBlackBeltで勉強する
BlackBeltの動画はyoutubeにアップロードされています。
AWSのサービスカット編では各サービスの詳細な説明をしてくれます。20分～60分程度の長さの動画が多いです。
以下のリンクから視聴したいカテゴリーやサービスを選択して視聴できます。使ったことが無いサービスや理解が浅い分野から優先して視聴していきましょう！
Athena, EMR, Glue, Kinesis, Kinesis Data Firehose, Kinesis Data Streams, Managed Service for Apache Flink, QuickSight, Comprehend, Deep Learning AMIs (DLAMI), DeepLens, Forecast, Fraud Detector, Lex, Mechanical Turk, Polly, Rekognition, SageMaker, Textract, Transcribe, Translate
↓SageMakerのBlackBeltオンラインセミナー
[STEP5] 模擬問題を解いて出題形式に慣れる
出題形式に慣れておくためにも繰り返し模擬問題を解いておきましょう。安定して80%以上の正答率を出せるようになれば本番試験の受験を考えてもよいかと思います。
2,400円から8,000円のWEB問題集を紹介しますが、月に数回実施しているセールの時にはどれも2,000円ほどで購入可能です。
Udemy MLS WEB問題集130問 日本語 定価2,400円（セール時参考価格：2,000円）
こちらのWEB問題集の評価は 4.2/5.0 です。
日本語のWEB問題集の中で一番親切なものです。問題の品質も高く、解説もしっかり記載されています。私はこの問題集を3周解きました。
本問題集と同じ問題が本番試験でも3割〜4割出題された感覚があります。
本模試に取り組むことが合格への近道と言えます。
本WEB問題集は定価が安いのでセール期間を待たなくても買いだと思います。（Udemyのセールは価格に下限があるため。）
また、UdemyのWEB問題集は一度購入してしまうと新試験へのアップデートが勝手に行われていくところが魅力です。
Udemy MLS WEB問題集120問 英語 定価3,600円（セール時参考価格：2,000～3,000円）
こちらのWEB問題集の評価は 4.4/5.0 です。
もっと問題を解きたい方におすすめです。以下、Udemyの模試は英語ですが、ワンタッチで翻訳できるので心配無用です。
多少不自然な日本語になりますが、本番試験も日本語が不自然なので良いトレーニングになります。
翻訳方法は右クリック→日本語に翻訳でできます。（Chromeでの方法となります。）
A machine learning team has several large CSV datasets in Amazon S3. Historically, models built with
the Amazon SageMaker Linear Learner algorithm have taken hours to train on similar-sized datasets. The
team’s leaders need to accelerate the training process.
What can a machine learning specialist do to address this concern?
A) Use Amazon SageMaker Pipe mode.
B) Use Amazon Machine Learning to train the models.
C) Use Amazon Kinesis to stream the data to Amazon SageMaker.
D) Use AWS Glue to transform the CSV dataset to the JSON format.
↓自動翻訳
機械学習チームは、Amazon S3 にいくつかの大規模な CSV データセットを持っています。これまで、Amazon SageMaker Linear Learner アルゴリズムで構築されたモデルは、同様のサイズのデータセットでトレーニングするのに何時間もかかりました。チームのリーダーはトレーニングプロセスを加速する必要があります。
この懸念に対処するために、機械学習の専門家は何ができるでしょうか?
A) Amazon SageMaker パイプモードを使用します。
B) Amazon Machine Learning を使用してモデルをトレーニングします。
C) Amazon Kinesis を使用してデータを Amazon SageMaker にストリーミングします。
D) AWS Glue を使用して、CSV データセットを JSON 形式に変換します。
解説もしっかり記載されており、AWS公式ドキュメントへのリンクも記載されています。本問題集も本番試験でもデジャヴを感じるような高品質な問題が提供されています。
こちらも30日以内であれば無条件で返品可能です。
Udemy MLS WEB問題集450問 英語 定価8,000円（セール時参考価格：2,000～3,000円）
こちらのWEB問題集の評価は 4.5/5.0 です。
同じく、本WEB問題集も英語なので日本語翻訳して利用可能です。
問題の品質も高く、解説も丁寧に記載されています。問題数が豊富（450問）なのでセールになっていれば2,000円程度で購入できることがあります。
セール時であれば大変おすすめです。こちらも30日以内であれば無条件で返品可能です。
仕上げ AWS公式MLS-C01模擬試験（無料）
スキルビルダーで無料の模試20問が提供されています。
最後の力試しとして8割以上の正答率を目指して取り組みます。
リンク先のスキルビルダーで「MLS-C01」と検索すると出てきます。
まとめ
試験について
- AWSが提供するクラウド「AWS」の機械学習専門知識の認定資格で、SPECIALTY（専門知識）に分類される。
- 資格の難易度は専門分野であり、筆者の感覚では普通レベルと感じる。機械学習関連の予備知識が必要なので異質と感じた。
- 試験の半分はAWSではなく一般的な機械学習に関する問題で構成されている。
勉強方法
機械学習の一般的な知識が必須である。予備知識があればMLSの教材で学習が容易になる。
- STEP 1: 機械学習データ分析の基礎知識を習得。
- STEP 2: AWS公式サンプル問題を解いて問われるポイントを把握。
- STEP 3: MLSを体系的に学ぶための動画教材を活用。
- STEP 4: 出題範囲のAWSサービスをBlackBeltで勉強。
-
STEP 5: 模擬問題を解いて出題形式に慣れる。
- 模擬問題で8割以上正解できるようになったら本番試験を受験する準備が整った合図。
機械学習に対する予備知識に自信がない方は以下の書籍や動画教材で基礎知識を習得することをおすすめします。
わからない用語の理解にはChatGPTも有効でした。
以下機械学習入門書やG検定の教材がおすすめ。
また、以下動画教材は機械学習の基礎を身に着けるのに非常におすすめ。
（定価：27,800円 月に数回実施しているセール時参考価格2,000円程度）
【世界で55万人が受講】データサイエンティストを目指すあなたへ〜データサイエンス25時間ブートキャンプ〜
10問の無料サンプル問題で試験のレベル感や問われるポイントを確認します。
英語の動画教材です。図表が多く、体系的な学習が可能です。
一般的な機械学習の説明をしているパートは英語が苦手だと理解が難しいのでSTEP1の日本語動画教材で理解しておくと良い。
（定価：27,800円 月に数回実施しているセール時参考価格2,000円程度）
AWS Certified Machine Learning Specialty- Hands On!
BlackBeltで機械学習関連サービスを確認しておく。
１．日本語[130問 2,400円（セール時参考価格：2,000円）]
【最短攻略】AWS 認定機械学習 – 専門知識 模擬問題集
２．英語[120問 3,600円（セール時参考価格：2,000~3,000円）]
AWS Certified Machine Learning Specialty Practice Exams
３．英語[450問 8,000円（セール時参考価格：2,000~3,000円）]
AWS Certified Machine Learning Specialty MLS-C01 |Q&A latest
４．総仕上げ AWS公式模擬試験20問（無料）
仕上げはAWS公式無料模擬試験を使用します。（スキルビルダー）「MLS-C01」で検索。8割以上正解を目指します。
以上です。学習の参考になればうれしいです。
AWS初学者の方は以下の動画でAWSの基礎を学ぶのがおすすめです。資格取得の前の前提知識として重宝する内容が凝縮されています。インフラやAWSが全くの未経験でもAWSの基礎が学べる講座となっています！
内容もボリュームも素晴らしい上、セール時には3000円程度で購入できることもあります！
AWS：ゼロから実践するAmazon Web Services。手を動かしながらインフラの基礎を習得
利用者の声
- とても丁寧に説明されており、大変よく理解できました。
- AWS入門者の私には、大変分かりやすい内容です。
- 何から勉強したらよいかわからなかったが、この動画で1から解説してくれて大変よく理解できた。
システムエンジニア
AWSを中心としたクラウド案件に携わっています。
IoTシステムのバックエンド開発、Datadogを用いた監視開発など経験があります。
IT資格マニアでいろいろ取得しています。
AWS認定：SAP, DOP, SAA, DVA, SOA, CLF
Azure認定：AZ-104, AZ-300
ITIL Foundation
Oracle Master Bronze (DBA)
Oracle Master Silver (SQL)
Oracle Java Silver SE
■略歴
理系の大学院を卒業
IT企業に就職
AWSのシステム導入のプロジェクトを担当
