Bir şirket, müşteri hizmetleri çağrılarının kalitesini değerlendirmek için yapay zeka kullanmak istiyor. Çağrılar İngilizce dahil dört dilde yönetiliyor ve daha sonra başka diller de eklenecek. Şirket, özel ML modellerini sürdüremiyor ve çağrı kayıtlarından yazılı duygu analizi raporlarına ihtiyaç duyuyor; kaydedilen metin İngilizceye çevrilmelidir. Bu gereksinimleri karşılayan adımların kombinasyonu hangisidir? (Üç tane seçin.)

Doğru seçenekler, müşteri hizmetleri çağrılarının kalitesini değerlendirmek için yapay zeka kullanımına yönelik gereksinimleri karşılar. Amazon Transcribe, ses kayıtlarını metne dönüştürmek için tasarlanmıştır ve birden fazla dili destekler, bu da çağrıların farklı dillerde yönetilmesi gereksinimini karşılar. Amazon Translate, metni bir dilden diğerine çevirmek için kullanılır, bu sayede Transcribe tarafından dönüştürülen metin İngilizceye çevrilebilir. Amazon Comprehend ise metin tabanlı duygu analizi ve diğer doğal dil işleme (NLP) görevleri için kullanılır, bu da duygu analizi raporları oluşturma ihtiyacını karşılar. Yanlış seçenekler: Amazon Comprehend'in ses kayıtlarını doğrudan İngilizceye çevirme yeteneği yoktur; metin tabanlı NLP hizmetidir. Amazon Lex bir sohbet botu hizmetidir ve yazılı duygu analizi raporları oluşturmak için uygun değildir. Amazon Polly, metni konuşmaya dönüştürmek için kullanılır (text-to-speech), ses kayıtlarını metne dönüştürmek için değil.