Una empresa quiere construir un modelo de ML para predecir la satisfacción del cliente y requiere un ajuste de modelo totalmente automatizado. ¿Qué servicio de AWS deberían usar?

Amazon SageMaker es la opción correcta porque proporciona un conjunto completo de herramientas para construir, entrenar y desplegar modelos de aprendizaje automático a escala, incluyendo capacidades de autoML para un ajuste de modelo totalmente automatizado. Permite a los desarrolladores y científicos de datos preparar datos, seleccionar algoritmos, entrenar modelos y optimizar hiperparámetros de forma automática. Amazon Personalize es un servicio de aprendizaje automático para crear recomendaciones personalizadas, no para la predicción general de satisfacción del cliente. Amazon Athena es un servicio de consulta interactiva que facilita el análisis de datos directamente en Amazon S3 utilizando SQL estándar, no para la construcción de modelos de ML. Amazon Comprehend es un servicio de procesamiento de lenguaje natural (NLP) que descubre información en texto, no para el ajuste automatizado de modelos predictivos.