¿Qué servicio de AWS está diseñado para ayudar a construir, entrenar e implementar modelos personalizados de machine learning?

Amazon SageMaker es el servicio correcto porque es una plataforma totalmente administrada que permite a los desarrolladores y científicos de datos construir, entrenar y desplegar modelos de machine learning (ML) de forma rápida y sencilla. Ofrece una amplia gama de herramientas para cada etapa del ciclo de vida de ML. Amazon Personalize es un servicio de ML que facilita la adición de capacidades de recomendación personalizadas a las aplicaciones, no para construir modelos personalizados desde cero. Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que utiliza ML para encontrar información y relaciones en texto, no para el desarrollo general de modelos. Amazon Forecast es un servicio de ML que utiliza algoritmos para generar pronósticos precisos, pero su alcance es específico para la previsión.