Bir şirket, Amazon S3 bucket'ında depolanan geçmiş verileri kullanarak üretim süreçleri için aylık kaynak ihtiyaçlarını tahmin etmelidir. Şirketin ML deneyimi yoktur ve eğitim ve tahminler için yönetilen bir hizmet istemektedir. Bu gereksinimleri hangi adımlar kombinasyonu karşılayacaktır? (İki tane seçin.)

Şirketin ML deneyimi olmaması ve yönetilen bir hizmet istemesi nedeniyle Amazon SageMaker en uygun çözümdür. SageMaker, S3'teki geçmiş verileri kullanarak bir model eğitmek için tam olarak yönetilen bir hizmet sunar. Model eğitildikten sonra, çıkarım (tahmin) yapmak için bir SageMaker endpoint'i dağıtılabilir. Bu, şirketin ML uzmanlığına ihtiyaç duymadan tahmin yetenekleri oluşturmasına olanak tanır. Amazon Forecast, zaman serisi tahminleri için özel olarak tasarlanmış olsa da, genel bir "üretim süreçleri için aylık kaynak ihtiyaçlarını tahmin etme" senaryosu için SageMaker daha esnek ve kapsamlı bir ML platformu sunar. Lambda işlevleri, tahminleri tetiklemek için kullanılabilse de, model eğitimi ve dağıtımı için temel hizmetler değildir.