한 회사에서 예측하려는 타겟 변수가 포함된 S3 데이터 세트를 쿼리하기 위해 Amazon Athena를 사용합니다. 이들은 최소한의 개발 노력으로 모델이 타겟을 성공적으로 예측할 수 있는지 여부를 결정해야 합니다. 어떤 옵션이 가장 적은 작업으로 이 정보를 제공할까요?

Amazon SageMaker Autopilot은 최소한의 노력으로 기계 학습 모델을 자동으로 구축, 훈련 및 튜닝합니다. 타겟 변수가 포함된 S3 데이터 세트만 제공하면 Autopilot이 다양한 알고리즘과 하이퍼파라미터 조합을 탐색하여 최적의 모델을 찾고, 모델 성능 보고서를 자동으로 생성하여 타겟 예측 성공 여부를 신속하게 판단할 수 있습니다. 사용자 지정 전처리 코드 작성 및 EC2 인스턴스에서 다중 선형 회귀 구현은 수동 작업이 많아 개발 노력이 많이 듭니다. Amazon Macie는 주로 데이터 보안 및 개인 정보 보호에 사용되며 모델 구축 도구가 아닙니다. Amazon Bedrock은 파운데이션 모델 서비스로, 이 시나리오의 예측 모델 구축에는 적합하지 않습니다.