Firma używa Amazon Athena do wykonywania zapytań na zbiorze danych S3, który zawiera zmienną docelową, którą chcą przewidzieć. Muszą określić, czy model może skutecznie przewidzieć zmienną docelową przy minimalnym wysiłku rozwojowym. Która opcja dostarcza tych informacji przy najmniejszym nakładzie pracy?

Amazon SageMaker Autopilot to usługa AutoML, która automatycznie buduje, trenuje i dostraja najlepsze modele uczenia maszynowego dla danych, generując jednocześnie raporty z wydajności. Jest to najmniej pracochłonne rozwiązanie, ponieważ automatyzuje wiele etapów tworzenia modelu, w tym inżynierię cech, wybór algorytmu i strojenie hiperparametrów. Niestandardowy kod wymagałby znacznego wysiłku rozwojowego. Amazon Macie służy do wykrywania danych wrażliwych, a nie do budowania modeli predykcyjnych. Amazon Bedrock to usługa dla modeli fundacyjnych (FM), a nie dla automatycznego budowania modeli predykcyjnych od podstaw z danych tabelarycznych.