分野 1: データエンジニアリング 1.1 機械学習のデータリポジトリの作成。 1.2 データ収集ソリューションの特定と実装。 1.3 データ変換ソリューションの特定と実装。 分野 2: 探索的データ解析 2.1 モデリングのためのデータのサニタイズと準備。 2.2 特徴エンジニアリングの実施。 2.3 機械学習用データの分析と視覚化。 分野 3: モデリング 3.1 ビジネス上の課題を機械学習の課題として捉え直す。 3.2 特定の機械学習の課題に対する適切なモデルの選択。 3.3 機械学習モデルのトレーニング。 3.4 ハイパーパラメータの最適化の実施。 3.5 機械学習モデルの評価。 分野 4: 機械学習の実装と運用 4.1 パフォーマンス、可用性、拡張性、回復性、フォールトトレランスを備えた機械学習ソリューションの構築。 4.2 特定の課題に対応する適切な機械学習サービスおよび機能の
![AWS 認定 機械学習 – 専門知識(Machine Learning – Specialty)合格に向けたオレオレ学習ガイドライン - Qiita](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0377d3da4ee555ec4771b7bac87e37429493346e/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-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%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBCYXRjaGkmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT0zNiZ0eHQtYWxpZ249bGVmdCUyQ3RvcCZzPTNjYTUwY2NlNmI0ZDhjYWQ1M2YxN2ZlZjRlNmZkMjE5%26blend-x%3D142%26blend-y%3D436%26blend-mode%3Dnormal%26txt64%3DaW4g44Kk44Oz44OV44Op5YuJ5by35Lya%26txt-width%3D770%26txt-clip%3Dend%252Cellipsis%26txt-color%3D%2523212121%26txt-font%3DHiragino%2520Sans%2520W6%26txt-size%3D36%26txt-x%3D156%26txt-y%3D536%26s%3D9fdd329afc9f539504a0a5895103c805)