一家餐飲服務公司希望透過機器學習模型來減少每日的食物浪費並提高銷售額，而且模型準確度需要隨著時間不斷提升。哪種解決方案能滿足這些需求？

正確答案是使用 Amazon SageMaker 並利用新資料疊代地重新訓練模型。SageMaker 是一個全託管的機器學習服務，它提供了構建、訓練和部署模型的工具。透過定期使用新的餐飲服務資料來重新訓練模型，可以確保模型準確度隨著時間不斷提升，從而有效減少食物浪費並提高銷售額。 Amazon Personalize 專注於提供個人化推薦，不適用於減少食物浪費或優化銷售預測。Amazon CloudWatch 是一個監控服務，用於收集和追蹤指標、收集和監控日誌檔，以及設定警報，但它本身不執行機器學習模型訓練。Amazon Rekognition 是一個圖像和影片分析服務，與此情境下的需求無關。