Un ingénieur ML doit extraire des mots-clés significatifs et uniques de documents à l'aide de services AWS avec le moins de gestion opérationnelle possible. Quelle approche répond à cette exigence ?

L'approche correcte est d'utiliser Amazon Comprehend car elle offre des fonctionnalités d'extraction de mots-clés et de reconnaissance d'entités personnalisées avec une gestion opérationnelle minimale. C'est un service entièrement géré qui excelle dans l'analyse de texte. Exécuter NLTK sur des instances EC2 ou utiliser des fonctions Lambda pour le prétraitement et l'extraction de mots-clés nécessite une gestion plus importante des infrastructures et du code. Bien que SageMaker BlazingText soit puissant pour l'apprentissage automatique, il est plus axé sur l'intégration de mots et la classification que sur l'extraction directe de mots-clés significatifs et uniques, et nécessiterait un développement et une gestion de modèle plus importants que Comprehend pour cette tâche spécifique.