Ein Unternehmen nutzt Amazon Athena, um einen S3-Datensatz abzufragen, der eine Zielvariable enthält, die es vorhersagen möchte. Es muss ermitteln, ob ein Modell das Ziel mit minimalem Entwicklungsaufwand erfolgreich vorhersagen kann. Welche Option liefert diese Informationen mit dem geringsten Aufwand?

Amazon SageMaker Autopilot ist die effizienteste Lösung, da es automatisch Modelle auf Basis der bereitgestellten Daten erstellt und deren Leistung bewertet, einschließlich der Vorhersagefähigkeit der Zielvariablen. Dies erfordert minimalen Entwicklungsaufwand, da Autopilot den gesamten Prozess des Feature Engineering, der Algorithmusauswahl und des Modelltrainings automatisiert. Das Schreiben von benutzerdefiniertem Vorverarbeitungscode und die Implementierung von linearer Regression auf EC2-Instanzen wäre zeitaufwändig und erfordert erheblichen manuellen Aufwand. Amazon Macie ist ein Datensicherheitsdienst und nicht für die Modellerstellung oder Leistungsbewertung konzipiert. Die Auswahl eines Modells aus Amazon Bedrock und dessen Optimierung ist für generative KI-Modelle gedacht und nicht primär für die Vorhersage einer Zielvariablen in einem strukturierten Datensatz optimiert.