Une entreprise utilise Amazon Athena pour interroger un jeu de données S3 qui contient une variable cible qu'elle souhaite prédire. Elle doit déterminer si un modèle peut prédire la cible avec succès avec un effort de développement minimal. Quelle option fournit ces informations avec le moins de travail ?

Amazon SageMaker Autopilot est la solution la plus efficace car il automatise la création de modèles de machine learning, y compris le prétraitement des données, la sélection des algorithmes et l'optimisation des hyperparamètres. Il génère automatiquement les meilleurs modèles et fournit des rapports de performance, ce qui permet d'évaluer rapidement la prédictibilité de la cible avec un effort minimal. Écrire du code personnalisé sur EC2 est chronophage et demande plus d'expertise. Amazon Macie est un service de sécurité des données et n'est pas conçu pour la construction de modèles prédictifs. Amazon Bedrock est destiné aux modèles de fondation (LLMs) et n'est pas l'outil le plus approprié pour ce cas d'usage de prédiction structurée.