Una empresa utiliza Amazon Athena para consultar un conjunto de datos de S3 que contiene una variable objetivo que desean predecir. Necesitan determinar si un modelo puede predecir con éxito el objetivo con un esfuerzo de desarrollo mínimo. ¿Qué opción proporciona esta información con el menor trabajo?

Amazon SageMaker Autopilot es la opción más eficiente porque automatiza la construcción, entrenamiento y ajuste de modelos de machine learning, incluyendo la generación de informes de rendimiento. Esto permite a la empresa obtener rápidamente una evaluación del potencial predictivo del conjunto de datos con un esfuerzo de desarrollo mínimo. Escribir código personalizado en instancias EC2 requiere mucho más tiempo y experiencia. Amazon Macie se enfoca en la seguridad y clasificación de datos, no en la construcción de modelos predictivos. Amazon Bedrock se especializa en modelos fundacionales y no es la herramienta principal para construir modelos predictivos tabulares desde cero con datos estructurados como los de Athena.