Una empresa de medios planea implementar un modelo de ML personalizado en producción para recomendar contenido personalizado basado en el comportamiento y la demografía del espectador, y necesita detectar la desviación de la calidad del modelo a lo largo del tiempo. ¿Qué servicio de AWS cumple con estos requisitos?

Amazon SageMaker Model Monitor es la opción correcta porque está diseñado específicamente para detectar la desviación de la calidad del modelo en producción. Monitorea continuamente los modelos de ML implementados para identificar problemas como la desviación de datos o la degradación del rendimiento, lo cual es crucial para mantener la precisión de las recomendaciones de contenido personalizado a lo largo del tiempo. Amazon Rekognition es un servicio de visión artificial para análisis de imágenes y videos. Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) para extraer información del texto. Amazon SageMaker Clarify se utiliza para detectar sesgos en los datos y explicar las predicciones del modelo antes de la implementación, no para el monitoreo continuo de la calidad del modelo en producción.