Qual serviço da AWS foi projetado para ajudar a construir, treinar e implantar modelos personalizados de machine learning?

Amazon SageMaker é o serviço da AWS projetado para construir, treinar e implantar modelos personalizados de machine learning em escala. Ele oferece um ambiente completo para todo o ciclo de vida do ML, desde a preparação de dados até a implantação e monitoramento de modelos. Amazon Personalize é um serviço de ML para construir aplicativos de recomendação em tempo real. Amazon Comprehend é um serviço de processamento de linguagem natural (NLP) que usa ML para descobrir insights e relacionamentos em texto. Amazon Forecast é um serviço de ML totalmente gerenciado que usa algoritmos de ML para prever séries temporais com alta precisão. Embora esses serviços utilizem ML, eles são soluções mais específicas e não abrangem o ciclo completo de construção e treinamento de modelos personalizados como o SageMaker.