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【全100問】2024年8月最新AWS認定機械学習-スペシャリティ【MLS-C01版】の練習問題 (過去問・類似問題)

AWS Labo.

はじめに

まず初めにAWS認定機械学習-スペシャリティ【MLS-C01版】は情報戦です。
過去問が存在しないので、どれだけ質の高い情報を集め、短距離で合格できるかを常に考えましょう。
こちらのエントリの情報があなたにとって役に立つことを心から願っております。
下記、試験概要、形式、勉強法、練習問題です。
私自身、とても遠回りをしたので、ぜひこちらの情報を使って短距離で合格を勝ち取ってください。

試験概要

AWS認定機械学習-スペシャリティ試験（MLS-C01版）は、AWS上での機械学習（ML）ソリューションの設計、実装、運用に関する深い知識と技術を持つ専門家を認定するための試験です。この試験は、候補者がデータサイエンスと機械学習のプロセスを理解し、AWSのツールとサービスを使用して効率的にMLソリューションを開発できる能力を評価します。

AWS認定機械学習-スペシャリティ試験は、以下の四つのドメインに焦点を当てています：

  1. データエンジニアリング：データの収集、ストレージ、処理のための最適なAWSソリューションの選定と実装。

  2. 探索的データ分析：データの理解と分析を行うための技術とツールの適用。

  3. モデリング：機械学習モデルの選定、トレーニング、評価、チューニング。

  4. 機械学習の実装と運用：MLソリューションの運用環境へのデプロイとスケーリング。

試験は多肢選択形式で、時間は180分です。

受けるべき人

AWS認定機械学習-スペシャリティ試験は、以下のような方に特に適しています：

  • データサイエンティスト：機械学習モデルの開発とAWSでのデプロイメントに関わる専門家。

  • MLエンジニア：AWSを使用して機械学習ソリューションを設計、実装、運用する責任を持つエンジニア。

  • データアナリスト：大規模なデータセットから洞察を抽出し、機械学習技術を活用して分析を行う専門家。

  • ソフトウェア開発者：機械学習をアプリケーションに統合する責任を持つ開発者。

試験の準備

AWS認定機械学習-スペシャリティ試験の準備には、以下のリソースが有効です：

  1. AWSトレーニングコース：AWSが提供する機械学習関連のトレーニングコースを受講し、知識を深めます。

  2. 実践的な経験：AWSのMLサービス（Amazon SageMaker、AWS Lambdaなど）を使用して実際のプロジェクトに取り組むことで、理解を深めます。

  3. ドキュメントとホワイトペーパー：AWSの公式ドキュメントやホワイトペーパーを熟読し、MLプロジェクトのベストプラクティスを学びます。

  4. 模擬試験と練習問題：試験の形式に慣れるために、実際の試験と同様の模擬試験を受け、試験の準備を確認します。

一方、過去問や類似問題を解いて覚えていくのが結果的に効率よく資格取得をできる方法と考えますので、こちらに作成した問題を実際に解いて勉強されることを推奨いたします。

本番形式(※著作権の観点から本試験の内容とはもちろん同一ではない)で下記作成しておりますので、試験直前に不安になってしまった方はぜひ実力を下記の問題で試してみてください。

※3問の練習問題を開示しますので、質が高いと感じましたら、ぜひ他の問題も解いてみてください。とにかく再現度にこだわったので、必ず実力がつくことは保証します。かなりボリュームがありますが、やる価値ありです。

※本コンテンツを無断転記されている方は全員通報します。無断転記は著作権法により保護されている著作物に対する侵害行為に該当します。(著作権法第17条及び第21条)このため、許可なく本コンテンツを転載または複製することは、法律で禁止されています。無断転記が発覚した場合、損害賠償請求、差止請求等の法的責任が発生しますのでご注意ください。

問題集はこちらから (計100問)

問題 1: ある企業は、AWS上で機械学習モデルをトレーニングしていますが、トレーニングデータが非常に大規模であり、ストレージと計算リソースの効率的な管理が課題となっています。企業は、データを安全に保存しつつ、効率的に処理するために最適なアプローチを検討しています。以下の選択肢のうち、最も適切なソリューションはどれですか？

A) Amazon S3にデータを保存し、Amazon SageMakerを使用して直接トレーニングを実行する
B) Amazon Redshiftにデータを保存し、Amazon SageMakerでRedshift Spectrumを使用してトレーニングデータにアクセスする
C) Amazon DynamoDBにデータを保存し、AWS Glueを使用してデータを処理してからトレーニングする
D) Amazon S3にデータを保存し、AWS Lambdaで前処理を行った後、AWS Batchを使用してトレーニングする

解答: B) Amazon Redshiftにデータを保存し、Amazon SageMakerでRedshift Spectrumを使用してトレーニングデータにアクセスする
解説: Amazon Redshiftにデータを保存し、Redshift Spectrumを使用することで、S3に格納されたデータを直接クエリすることができ、効率的なデータ処理とトレーニングが可能になります。

問題 2: ある組織は、Amazon SageMakerでホストしているモデルの推論結果をリアルタイムで取得し、ユーザーへのレスポンス時間を最小限に抑えたいと考えています。これを実現するために、どの構成が最も適切ですか？

A) Amazon SageMakerエンドポイントにバッチトランスフォームジョブを設定し、結果をAmazon SQSでキューイングする
B) Amazon SageMakerエンドポイントをリアルタイム推論用に設定し、結果をAmazon Kinesis Data Streamsにストリームする
C) Amazon SageMakerエンドポイントをリアルタイム推論用に設定し、結果をAmazon API Gateway経由で取得する
D) Amazon SageMakerエンドポイントでAWS Step Functionsを使用して推論ワークフローを管理し、結果をAmazon S3に保存する

解答: C) Amazon SageMakerエンドポイントをリアルタイム推論用に設定し、結果をAmazon API Gateway経由で取得する
解説: Amazon SageMakerエンドポイントをリアルタイム推論用に設定し、Amazon API Gatewayを介して結果を取得することで、低遅延でユーザーにレスポンスを返すことができます。

問題 3: 大規模な機械学習パイプラインの一部として、組織は複数の異なるデータソースからのデータを集約し、前処理を行った後、モデルをトレーニングしたいと考えています。このワークフローを最も効率的に管理するには、どのアプローチが最適ですか？

A) AWS Glueを使用してデータソースからデータを収集し、Amazon EMRで前処理を行い、Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする
B) AWS Lambdaを使用してデータを収集し、AWS Batchで前処理を行い、Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする
C) Amazon Kinesis Data Firehoseを使用してデータを収集し、AWS Glueで前処理を行い、Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする
D) Amazon Athenaを使用してデータをクエリし、AWS Step Functionsでワークフローを管理し、Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする

解答: A) AWS Glueを使用してデータソースからデータを収集し、Amazon EMRで前処理を行い、Amazon SageMakerでモデルをトレーニングする
解説: AWS Glueはデータ収集とETL（Extract, Transform, Load）に適しており、Amazon EMRは大規模なデータの前処理に最適です。これらを組み合わせることで、効率的なデータパイプラインを構築できます。

問題 4: 機械学習モデルの精度を向上させるために、企業は特徴量エンジニアリングを効率的に行いたいと考えています。特徴量の計算と管理を行うための最も効果的なアプローチはどれですか？

A) Amazon SageMaker Processingを使用して特徴量エンジニアリングを実行し、結果をAmazon DynamoDBに保存する
B) Amazon SageMaker Feature Storeを使用して特徴量エンジニアリングを実行し、特徴量を保存して共有する
C) AWS Glueを使用してデータのクリーニングと特徴量エンジニアリングを行い、結果をAmazon S3に保存する
D) Amazon EMRを使用してHadoopベースで特徴量エンジニアリングを行い、Amazon Redshiftに保存する

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