Quale servizio AWS è progettato per aiutare a costruire, addestrare e distribuire modelli personalizzati di machine learning?

Amazon SageMaker è il servizio AWS corretto per costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning personalizzati. Fornisce un ambiente completamente gestito con strumenti per ogni fase del ciclo di vita del ML, inclusi la preparazione dei dati, la creazione di modelli, l'addestramento, la messa a punto e l'implementazione. Amazon Personalize è un servizio di ML che consente agli sviluppatori di aggiungere funzionalità di raccomandazione personalizzate alle loro applicazioni, ma non è per la costruzione generale di modelli personalizzati da zero. Amazon Comprehend è un servizio di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che utilizza il ML per trovare insight e relazioni nel testo, non per la creazione di modelli personalizzati. Amazon Forecast è un servizio di ML che utilizza algoritmi per fornire previsioni accurate basate su serie temporali, ma è specializzato in previsioni e non è una piattaforma generica per la costruzione di modelli ML.