AWS Jam で機械学習キャリアを変革しましょう

この記事は、2025 年 7 月 22 日に Chester Manuel によって執筆された「Transform your Machine Learning career through AWS Jam」を翻訳したものです。

理論的な機械学習 (ML) 知識に加えて、雇用主が積極的に求めている実践的なスキルを身につける準備はできていますか ? ML エンジニア、DevOps 専門家、開発者のいずれであっても、身につけた知識を本番対応のソリューションに変えるには、ハンズオン体験が必要です。

ここで AWS Jam の出番です。集中的なクラスルームトレーニングとゲーム化されたハンズオンチャレンジを組み合わせることで、AWS Jam は ML ソリューションを大規模に実装するために必要となる実践的な経験を提供します。本番と同様のツールを使用し、実世界のシナリオに取り組み、実際のビジネス環境で ML ソリューションをデプロイする能力に自信をつけます。

このブログでは、構造化された学習と実践的な応用のユニークな組み合わせを通じて、AWS Jam があなたの ML エンジニアリング能力をどのように変革できるかを紹介します。2 つの柔軟な学習パスを発見し、取り組む 8 つの実世界のチャレンジを理解し、Jam 体験が ML エンジニアリングでのキャリア成長をどのように加速できるかを学びます。

AWS Jam の紹介

AWS Jam は、参加者が AWS マネジメントコンソールなどからアクセスするサンドボックス環境内で、シミュレートされた実世界のシナリオに没頭するクラウド学習への革新的なアプローチを提供します。様々な AWS サービスを使用して終わりのない問題を解決することで、実践的な Amazon Web Services (AWS) スキルを習得するのに役立つように設計されています。各チャレンジ中、探究と実験を繰り返しながら、困難な問題を解決できるヒントにアクセスできます。

AWS Jam の体験は、安全にテストされたソリューションと、結果から学ぶことができる制御された環境で行われます。このハンズオンアプローチは、理論的知識と実践的応用の間のギャップを埋めるのに役立ち、AWS ソリューションの実装に自信をつけることができます。また、ポイントとリーダーボードを含む競争要素は、知識の定着と問題解決スキルを向上させる魅力的な学習環境を作り出します。

ML 専門家への 2 つの学習パス

私たちは異なる専門家が異なる学習ニーズを持っていることを理解しています。そのため、2 つの異なる AWS Jam 体験を提供しています。Machine Learning Engineering on AWS with AWS Jam は、3日間のインストラクター主導トレーニングと AWS Jam チャレンジに専念する4日目を組み合わせた包括的な学習機会を提供します。トレーニング部分では、ML エンジニアリングの実践と AWS サービスの強固な基盤を構築します。Jam では、この知識を実践的なシナリオで即座に適用し、ハンズオンによる課題解決を通じて学習効果を最大化します。

すでに十分な ML 基礎知識を持つ専門家の方向けには、AWS Jam – Machine Learning Engineering on AWS を 1 日のトレーニングコースとしても提供しています。この集中的な形式は純粋にハンズオンチャレンジに焦点を当て、実践的な応用を通じて既存の知識を検証し、拡張できます。

実環境をシミュレートした 8 つの Jam チャレンジ

AWS Jam 中に参加者が取り組む 8 つのチャレンジを紹介します (2025 年 8 月時点) :

チャレンジ 1 – LLM ファインチューニングチャレンジは、大規模言語モデル (LLM) のデプロイとカスタマイズが参加者に求めらます。Amazon SageMaker ノートブックと AWS Lambda 関数を使用して、エンジニアは特定のビジネスニーズに向けた AI モデルのカスタマイズに直接適用されるモデル最適化のベストプラクティスを学びます。
チャレンジ 2 – ML パイプライン自動化チャレンジでは、参加者は SageMaker でエンドツーエンド ML パイプラインを構築します。モデルトレーニングと評価プロセスを自動化し、スケーラブルで再現可能な ML プロセスを作成するモデル登録ワークフローを実装することを学びます。
チャレンジ 3 – データラングリングマスタリーチャレンジは、顧客満足度 (CSAT) データ処理のための Amazon SageMaker Data Wrangler の使用に焦点を当てています。参加者は欠損データと外れ値を処理し、データ変換パイプラインを実装します。分析のための顧客フィードバックデータの準備に不可欠なスキルです。
チャレンジ 4 – A/B テスト実装チャレンジでは、エンジニアは SageMaker で A/B テストを設計し、実行します。テスト結果を分析し、データ駆動の決定を行い、モデルパフォーマンスを最適化するための統計的有意性測定を実装します。
チャレンジ 5 – 予測分析チャレンジは、結果を予測するモデルの構築を含みます。参加者はSageMaker エンドポイントを使用してモデルをデプロイし、監視とログ記録を実装し、リアルタイム決定のための予測システムの作成経験を積みます。
チャレンジ 6 – 責任ある AI 実装チャレンジでは、参加者はバイアス検出と軽減を実装しながら信用リスク予測モデルを開発します。このチャレンジは金融サービスにおける倫理的 AI システムの構築を強調し、モデルの公平性と透明性を確保します。
チャレンジ 7 – 従業員定着モデリングチャレンジは、参加者に XGBoost を使用した離職予測モデルの作成を課します。人事 (HR) データの特徴エンジニアリングを実装し、リアルタイム予測のためのモデルをデプロイし、ML で HR 意思決定をサポートします。
チャレンジ 8 – ノーコード ML 開発チャレンジは、モデル作成のための Amazon SageMaker Canvas を紹介します。参加者はコーディングなしで ML ソリューションを実装し、チーム間でモデルを共有およびデプロイする方法を学び、組織全体での ML の民主化をサポートします。

競争を通じた学習効果

AWS Jam の特徴的な部分として、チームベース環境で実世界シナリオへ挑戦する点があります。各チャレンジに取り組む際、安全で制御された環境で AWS ベストプラクティスを適用します。このアプローチにより、開発するスキルが ML エンジニアとしての日常業務に直接還元されることを保証します。チームベース形式は、専門的環境で不可欠なスキルである協力と知識共有を促します。

AWS Jam を完了すると、本番同様の ML ツールのハンズオン体験と実践的な課題解決スキルが身につきます。AWS の ML サービスとベストプラクティスの高い親和性、そして大規模に ML ソリューションを実装する自信を得ます。この実践的な経験は、実世界のシナリオへの転用と組み合わされて、ML エンジニアで雇用主が求める価値ある専門知識を提供します。

次のステップ

ML エンジニアリングキャリアを向上させる準備はできましたか ? Machine Learning Engineering on AWS の今後のクラス日程を確認し、次のクラスに今すぐ登録して時間を確保してください。AWS Jam でのハンズオン体験を通じて未来を築いている ML エンジニアの成長するコミュニティに参加してください。

さらに、コース更新情報については AWSトレーニングと認定ブログをフォローし、最新のトレーニング提供については AWS Skill Builder を確認してください。

翻訳は Technical Instructor の西村諄が担当しました。

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