ある企業が、予測したいターゲット変数を含むS3データセットに対してAmazon Athenaを使用してクエリを実行しています。最小限の開発作業で、モデルがターゲットを正常に予測できるかどうかを判断する必要があります。最も少ない作業でこの情報を提供するオプションはどれですか？

正解は、Amazon SageMaker Autopilotを使用してモデルを構築し、モデルのパフォーマンスを報告する、です。SageMaker Autopilotは、S3のデータセットから自動的に機械学習モデルを構築し、評価レポートを生成するAutoMLサービスです。最小限の開発作業でモデルの予測性能を評価するのに最適です。 カスタムの前処理コードを記述し、多重線形回帰を実装し、EC2インスタンスで評価する、は、手動での開発作業が多く、最小限の作業という要件を満たしません。Amazon Macieを使用してデータセットを分析し、モデルを構築し、そのパフォーマンスを報告する、は、Macieが主にデータセキュリティとプライバシーのサービスであり、モデル構築には適していません。Amazon Bedrockからモデルを選択し、データでファインチューニングし、そのパフォーマンスを報告する、は、基盤モデルのファインチューニングに特化しており、一般的な予測モデルの自動構築と評価にはAutopilotの方が適しています。