Veröffentlicht am: Dec 8, 2020
Mit Amazon Redshift ML können Data Warehouse-Benutzer wie Datenanalysten, Datenbankentwickler und Datenwissenschaftler mithilfe bekannter SQL-Befehle Modelle für maschinelles Lernen (ML) erstellen, trainieren und bereitstellen. Amazon Redshift ist das am häufigsten verwendete Cloud-Data-Warehouse. Mit Amazon Redshift ML können Sie jetzt Amazon SageMaker , einen vollständig verwalteten maschinellen Lerndienst , mithilfe von SQL und ohne Verschieben Ihrer Daten nutzen oder neue Fähigkeiten lernen.
Mit Amazon Redshift ML von Amazon SageMaker können Sie mithilfe von SQL-Anweisungen maschinelle Lernmodelle aus Ihren Daten in Amazon Redshift erstellen und trainieren und diese Modelle dann für Anwendungsfälle wie Abwanderungsvorhersage und Betrugsrisikobewertung direkt in Ihren Abfragen und Berichten verwenden. Amazon Redshift ML erkennt und optimiert automatisch das beste Modell basierend auf den Trainingsdaten mit Amazon SageMaker Autopilot . SageMaker Autopilot wählt unter den besten Regressions-, Binär- oder Mehrklassenklassifizierungs- und linearen Modellen aus.
Alternativ können Sie einen Modelltyp wie Xtreme Gradient Boosted Tree (XGBoost), einen Problemtyp wie Regression oder Klassifizierung sowie Präprozessoren oder Hyperparameter auswählen. Amazon Redshift ML verwendet Ihre Parameter, um das Modell im Amazon Redshift Data Warehouse zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Sie erhalten Prognosen aus diese trainierten Modelle mit SQL-Abfragen, als ob Sie Berufung ein User Defined Function (UDF) und nutzen Sie alle Vorteile von Amazon Redshift, einschließlich Massiv-Parallel-Processing-Fähigkeiten.
Amazon Redshift ML nutzt Ihre vorhandenen Clusterressourcen für die Vorhersage, um zusätzliche Amazon Redshift-Gebühren zu vermeiden. Für das Erstellen oder Verwenden eines Modells fallen keine zusätzlichen Amazon Redshift-Gebühren an. Die Vorhersage erfolgt lokal in Ihrem Amazon Redshift-Cluster. Sie müssen also keine zusätzlichen Gebühren zahlen, es sei denn, Sie müssen die Größe Ihres Clusters ändern. Amazon Redshift ML verwendet Amazon SageMaker für die Ausbildung Ihres Modells, die eine zusätzliche damit verbundenen Kosten. Weitere Informationen finden Sie auf derRedshift-Preisseite .
Die Redshift ML-Vorschau ist in folgenden Regionen verfügbar: US-Ost (Ohio), US-Ost (N Virginia), US-West (Oregon), US-West (San Francisco), Kanada (Zentral), Europa (Frankfurt), Europa (Irland) ), Europa (London), Europa (Paris), Europa (Stockholm), Asien-Pazifik (Hongkong), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Singapur), Asien-Pazifik (Sydney) und Südamerika (São Paulo). Um zu beginnen und mehr zu erfahren, besuchen Sie die Vorschau Dokumentation oder lesen Sie diesen Blog-Beitrag .