Quel service AWS est conçu pour aider à construire, entraîner et déployer des modèles de machine learning personnalisés ?

Amazon SageMaker est le service AWS spécifiquement conçu pour le cycle de vie complet du machine learning (ML), incluant la construction, l'entraînement et le déploiement de modèles personnalisés. Il fournit un ensemble complet d'outils et d'environnements pour simplifier ces tâches complexes. Amazon Personalize est un service de ML qui aide à créer des recommandations personnalisées pour les utilisateurs. Amazon Comprehend est un service de traitement du langage naturel (NLP) qui découvre des informations dans le texte. Amazon Forecast est un service de ML qui utilise des algorithmes pour générer des prévisions très précises. Bien que ces services utilisent le ML, ils sont des solutions de ML gérées pour des cas d'utilisation spécifiques et ne sont pas des plateformes généralistes pour la construction de modèles personnalisés comme SageMaker.