AWS 認定 機械学習 – 専門知識は、開発あるいはデータサイエンスの業務を行っている方を対象としています。この試験では、与えられたビジネス上の問題に対する機械学習ソリューションを設計、実装、デプロイ、維持する受験者の能力が検証されます。
認定によって検証される能力
- 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
- ML ソリューションの実装に適した AWS のサービスを選択する
- スケーラビリティ、コスト効率、信頼性、安全性に優れた ML ソリューションを設計し、実装する
推奨される AWS の知識
- 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、1～2 年の経験
- 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のベストプラクティスを実行する能力
- デプロイと運用のベストプラクティスを実行する能力
試験の準備
認定試験に向けて準備する最善の方法は、実用的な経験を積むことです。AWS を 1 年以上実際にお使いいただくことをお勧めします。
試験の概要
形式
複数の選択肢と複数の答えがある問題
タイプ
専門知識
実施形式
テストセンター
時間
試験時間: 170 分間
料金
300 USD (模擬試験 40 USD)
言語
英語、日本語、韓国語、中国語 (簡体字)
試験のリソース
推奨コース
AWS でのビッグデータ
クラスルーム | 3 日間
この 3 日間のコースでは、Amazon Elastic MapReduce (EMR)、Amazon Redshift、Amazon Kinesis、およびその他の AWS ビッグデータプラットフォームなど、クラウドベースのビッグデータソリューションをご紹介していきます。
AWS での深層学習
クラスルーム | 1 日
この 1 日間のコースでは、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 (DL) ソリューションについて学習していきます。また、Amazon EC2 ベースの深層学習 Amazon Machine Image (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します。
