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MLA-C01 練習問題

AWS Certified Machine Learning Engineer - Associate

236 問・全問解説つき

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この資格について

MLA-C01 の練習問題 236 問を、無料・登録不要でこのまま解けます。全問に解説つきで、登録の画面もありません。

機械学習のためのデータ準備、モデルの開発、ワークフローのデプロイとオーケストレーション、監視・保守・セキュリティまで、AWS 上の機械学習を実装する力を問うアソシエイト試験です。ここでは選択式の練習問題を、全問解説つきで無料公開しています。

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試験の概要

出題形式
択一・複数選択・並べ替え・マッチング
問題数
65問
試験時間
130分
合格ライン
1,000点満点で720点
日本語
あり
収録問題数
236 問(すべて解説つき・無料)
出題形式
単一選択 215 問 / 複数選択 21 問

「収録問題数」「出題形式」は当サイトの収録内容です。それより上の行は、試験を実施する 団体が公表している内容だけで、推定した値は載せていません。

出題範囲

MLA-C01の練習問題として、236問を載せています。単一選択が215問、複数選択が21問です。この資格は分野の表を載せていないので、語の出現数で範囲をつかみます。

問題文か正解の選択肢に出る語を数えました。「SageMaker」が96問で突出しています。「CloudWatch」が14問、「Clarify」が13問。

「Lambda」と「XGBoost」は9問ずつ、「Glue」は8問です。「Pipelines」と「Feature Store」は5問ずつ。「EventBridge」「Kinesis」「Macie」は4問ずつ出てきます。

機械学習の開発環境、データの取り込み、運用の監視という流れが、語の並びから見えてくるでしょう。

勉強の順番

最初の一歩は「SageMaker」を含む96問です。最も多く出てくる語なので、ここで基本の部品に慣れておきます。次に「Glue」8問と「Kinesis」4問。

「Feature Store」5問も続けます。学習に使うデータを集めて整える流れを確かめます。続いて「XGBoost」9問と「Pipelines」5問に進みます。

モデルを作り、手順をつなげる部分。その次は「Lambda」9問と「EventBridge」4問です。作ったものを呼び出して動かす仕組みを見ます。

後半は「CloudWatch」14問、「Clarify」13問、「Macie」4問に取りかかります。動かしたあとの監視、偏りの確認、データの保護をまとめて確かめる段階でしょう。複数選択の21問は、単一選択に慣れてから解くと進めやすいでしょう。

どんな問題が出ますか

MLA-C01 · 例題 1

ある小売企業のデータ基盤チームは、取引先から日次で受け取るファイルを Amazon S3 に集め、SageMaker AI の学習に使っている。先月、型の崩れた列が混ざって学習ジョブが途中で失敗した。そこで、ファイル自身が列名とデータ型を持ち、読み込み時に型が保証される形式だけを受け付ける方針を決めた。この方針に合う形式だけを並べたものはどれか。

1圧縮率が高く分析に向くとされる CSV・Apache Parquet・RecordIO の3つの形式
2ネストした階層構造をそのまま保持できる点が共通する JSON・Apache Avro・JSON Lines の3つの形式
3ファイル自身がスキーマを持つ Apache Parquet・Apache ORC・Apache Avro の3つの形式✓ 正解
4読む側が型を推測することになる CSV・JSON・JSON Lines の3つの形式
解説検証済み形式はファイル自身がスキーマ(列名・データ型)を持つ形式で、Apache Parquet・Apache ORC・Apache Avro が該当する。CSV と JSON は非検証形式でスキーマを持たず、読む側が型を推測するため、これらを含む組み合わせは方針を満たさない。RecordIO はレコードを連結して格納するバイナリコンテナで、列名とデータ型をファイル自身に持たない。JSON Lines も JSON と同じく型を持たないため、Avro と並べても方針を満たさない。
MLA-C01 · 例題 2

ある会社の ML チームは、モデルの学習を何十回も試しているが、どの回でどのデータとパラメータを使い、どんな結果が出たかを表計算で手作業で管理している。この記録を自動で残し、画面で比べて最良のモデルを選べるようにしたい。SageMaker Experiments の説明として正しいものはどれか。

1本番の推論データを収集し、学習データとの分布の差をレポートとして出力する
2学習中のテンソルを収集し、組み込みルールで収束の問題を自動判定する
3エンドポイントへ推論リクエストのコピーを転送し、応答を破棄して比較する
4反復の入力・パラメータ・設定・結果を runs として追跡し、experiments に整理する✓ 正解
解説Experiments Classic は反復の入力・パラメータ・設定・結果を runs として自動的に追跡し、それらを割り当て・グループ化して experiments に整理します。視覚的なインターフェイスで主要な性能指標により run を比較して最良のモデルを特定できます。本番データの分布比較は Model Monitor、学習中のテンソルの分析は Model Debugger、推論リクエストのコピーの転送は shadow testing の説明です。
MLA-C01 · 例題 3

ある会社の ML チームは、モデルの性能を保ちつつ、学習の時間と費用の両方を減らすよう求められた。いくつかの案について、性能・学習時間・費用への影響を整理している。学習時間が縮み、かつ費用も減る打ち手はどれか。(2つ選択)

複数選択(2つ選ぶ問題です)

1Hyperband に切り替える✓ 正解
2AMT の試行回数を増やす
3アンサンブル・stacking を追加する
4より大きな GPU インスタンスに変更する
5early stopping を有効にする✓ 正解
解説Hyperband への切り替えは性能が同等以上のまま学習時間が縮み、コストも減ります。early stopping の有効化も過学習を防ぐ分むしろ性能は改善し、学習時間とコストがともに減ります。AMT の試行回数を増やすと時間もコストも増えます。アンサンブル・stacking は学習時間が伸び、推論コストも増えます。より大きな GPU インスタンスは時間は縮みますが単価は上がります。

全問に、この形式の解説がつきます。

問題の目次

収録している 236 問を、番号で引ける一覧にしてあります。 MLA-C01 の問題一覧へ →

よくある質問

MLA-C01 の練習問題は本当に無料ですか?
はい。このページから解ける MLA-C01 の練習問題 236 問は、すべて無料です。解説を読むのにもお金はかかりません。

登録は要りますか?
登録しなくても全部解けます。このページからそのまま解き始められます。記録を別の端末でも続けたい人は、ログイン(無料)できます。

問題は本物の過去問ですか?
いいえ。試験の出題範囲に沿って当サイトで作った練習問題です。過去の試験問題をそのまま載せたものではありません。

IT資格道場の問題集との違いは何ですか?
このサイトは 236 問を無料で公開しています。IT資格道場の「AWS MLA-C01」は有料(税込 2,980 円)の問題集で、715 問の模試形式の演習と、学習用・頻出度別・暗記用のテキスト3点(PDF)がつきます。

関連解説

この試験そのものの解説(勉強法・出題範囲・日程)は、姉妹サイトの資格道場にあります。

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同じ試験の有料問題集としては、IT資格道場に「AWS MLA-C01」(715問・本番の出題形式に準拠した模試形式・学習用/頻出度別/暗記用のテキスト3点(PDF)付・税込2,980円)があります。

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