Questão 27 — Amazon AIF-C01 Simulado | AWS Certified AI Practitioner Questões e Respostas

Explicação: A resposta correta é A porque o Amazon SageMaker Canvas foi projetado especificamente para usuários com pouca ou nenhuma experiência em aprendizado de máquina ou programação. Ele fornece uma interface visual para construir modelos de ML simplesmente carregando dados, realizando análises e gerando previsões usando um ambiente sem código. Na documentação da AWS: "O Amazon SageMaker Canvas permite que analistas de negócios e outros usuários gerem previsões precisas de ML usando uma interface visual de apontar e clicar, sem escrever código ou ter experiência anterior em ML." Este recurso permite ao usuário: Importar conjuntos de dados (por exemplo, dados de RH) Explorar automaticamente os dados Selecionar a coluna de previsão (por exemplo, atrito) Treinar o modelo Gerar e exportar previsões Explicação de outras opções: B . O SageMaker Clarify é usado para detectar preconceitos e explicar previsões de ML, mas não para construir modelos ou fazer previsões sem código. C. O SageMaker Model Monitor monitora a qualidade do modelo na produção, mas não cria nem treina modelos. D. SageMaker Data Wrangler é usado para pré-processamento e transformação de dados, mas ainda requer alguma configuração técnica. Documentos e guias de estudo de AI/ML da AWS referenciados: Guia do desenvolvedor do Amazon SageMaker Canvas Guia de estudo especializado em aprendizado de máquina certificado pela AWS Seção de ferramentas AutoML e sem código Blog de aprendizado de máquina da AWS: "Prever desgaste de funcionários com SageMaker Canvas"