한 팀이 품사 태깅 및 핵심 구문 추출을 통해 텍스트를 사전 처리한 다음, 처리된 텍스트를 Apache MXNet으로 이미 구현 및 훈련된 사용자 지정 분류기에 공급할 것입니다. 이 팀이 이 솔루션을 가장 신속하게 제공할 수 있는 접근 방식은 무엇입니까?

정답은 Amazon Comprehend를 사용하여 품사 태깅 및 핵심 구문 추출을 수행하고, SageMaker의 AWS Deep Learning Containers를 사용하여 사용자 지정 MXNet 분류기를 배포하는 것입니다. Amazon Comprehend는 품사 태깅 및 핵심 구문 추출과 같은 일반적인 NLP 작업을 위한 완전 관리형 서비스이므로, 이러한 전처리 단계를 신속하게 구현할 수 있습니다. 팀은 이미 MXNet으로 구현 및 훈련된 사용자 지정 분류기를 가지고 있으므로, SageMaker의 AWS Deep Learning Containers(DLC)를 사용하여 이 분류기를 직접 배포하는 것이 가장 효율적입니다. DLC는 MXNet과 같은 인기 있는 프레임워크를 위한 사전 구축된 환경을 제공하여 배포 프로세스를 간소화합니다. 오답인 "Amazon Comprehend를 사용하여 품사 태깅, 핵심 구문 추출 및 분류를 모두 함께 수행합니다"는 Comprehend가 사용자 지정 분류기 기능을 제공하지만, 팀은 이미 MXNet으로 훈련된 분류기를 가지고 있으므로 이를 재훈련할 필요가 없습니다. "SageMaker의 NLP 라이브러리를 사용하여 품사 태깅을 수행하고, Amazon Comprehend를 사용하여 핵심 구문 추출을 수행하고, SageMaker의 AWS Deep Learning Containers를 사용하여 사용자 지정 분류기를 실행합니다"는 불필요하게 여러 도구를 혼합하여 복잡성을 증가시킵니다. "Amazon Comprehend를 사용하여 품사 태깅 및 핵심 구문 추출을 수행한 다음, SageMaker의 내장 LDA 알고리즘을 분류기로 사용합니다"는 LDA(Latent Dirichlet Allocation)가 토픽 모델링 알고리즘이지 분류기가 아니며, 팀은 이미 사용자 지정 분류기를 가지고 있습니다.