Uma empresa precisa prever as necessidades mensais de recursos para processos de fabricação usando dados históricos armazenados em um bucket do Amazon S3. A empresa não tem experiência em ML e deseja um serviço gerenciado para treinamento e previsões. Qual combinação de etapas atenderá a esses requisitos? (Escolha duas.)

A empresa precisa de um serviço gerenciado para treinamento e previsões, e não tem experiência em ML. O Amazon SageMaker é a escolha ideal, pois é um serviço totalmente gerenciado que permite construir, treinar e implantar modelos de machine learning em escala. Treinar um modelo com dados históricos no S3 e implantá-lo com um endpoint SageMaker atende a esses requisitos. As opções que envolvem o Amazon Forecast são incorretas porque, embora o Forecast seja um serviço de previsão gerenciado, ele é mais específico para previsão de séries temporais e a questão não especifica esse tipo de dado. Além disso, a combinação de SageMaker para treinamento e implantação é a solução mais abrangente e flexível para as necessidades descritas. As opções que mencionam AWS Lambda com URL de função são etapas de integração, não de treinamento ou implantação inicial do modelo.