Ein Gastronomieunternehmen möchte ein ML-Modell, um die tägliche Lebensmittelverschwendung zu reduzieren und den Umsatz zu steigern. Die Genauigkeit des Modells soll sich im Laufe der Zeit kontinuierlich verbessern. Welche Lösung erfüllt diese Anforderungen?

Amazon SageMaker ist ein vollständig verwalteter Dienst, der es ermöglicht, Machine-Learning-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Die iterative Neuschulung des Modells mit neuen Daten ist entscheidend für kontinuierliche Verbesserungen der Genauigkeit, was direkt die Reduzierung von Lebensmittelverschwendung und Umsatzsteigerung unterstützt. Amazon Personalize ist für personalisierte Empfehlungen konzipiert und nicht primär für die Vorhersage von Lebensmittelverschwendung. Amazon CloudWatch dient der Überwachung und Protokollierung, nicht der Analyse von Kundenbestellungen für ML-Modelle. Amazon Rekognition ist ein Bild- und Videoanalyse-Dienst und für diese Anforderung ungeeignet.