Veröffentlicht am: May 27, 2021
Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit von Redshift ML verkünden zu dürfen. Amazon Redshift ML ermöglicht es Ihnen, mit bekannten SQL-Befehlen Machine Learning (ML)-Modelle zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen. Mit Amazon Redshift ML können Sie jetzt Amazon SageMaker, einen vollständig verwalteten maschinellen Lerndienst, ohne Verschieben Ihrer Daten oder Erlernen neuer Fähigkeiten nutzen.
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 automatisch das beste Modell basierend auf Trainingsdaten mit Amazon SageMaker Autopilot. SageMaker Autopilot wählt unter den besten Regressions-, Binär- oder Mehrklassenklassifizierungsmodellen aus. Alternativ können Sie einen spezifischen Modelltyp wie Xtreme Gradient Boosted Tree (XGBoost) oder mehrlagigen Perzeptron (MLP), 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. Sie können auch Ihre vortrainierten SageMaker Autopilot-, XGBoost- oder MLP-Modelle für lokale Inferenz in Ihr Amazon Redshift-Cluster importieren.
Amazon Redshift ML bietet Ihnen auch die Fähigkeit,benutzerdefinierte ML-Modelle, die in Remote-SageMaker-Endpunkten bereitgestellt werden, aufzurufen.
Amazon Redshift ML nutzt Ihre vorhandenen Clusterressourcen für die Vorhersage, um zusätzliche Amazon Redshift-Gebühren zu vermeiden. Wenn Sie in Amazon Redshift ein Modell erstellen, verwendet Amazon Redshift ML Amazon SageMaker, um Ihr Modell zu trainieren. Sie zahlen nur die in diesem Zusammenhang entstehenden SageMaker-Kosten. Für das Erstellen oder Verwenden eines Modells fallen keine zusätzlichen Amazon Redshift-Gebühren an. Die Vorhersage erfolgt lokal in Ihrem Amazon Redshift-Cluster. Weitere Informationen finden Sie auf der Redshift-Preisseite.
Redshift ML ist in folgenden Regionen verfügbar: USA Ost (Ohio), USA Ost (Nord-Virginia), USA West (Oregon), USA West (San Francisco), Kanada (Zentral), Europa (Frankfurt), Europa (Irland) ), 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 Dokumentation zu Amazon Redshift oder lesen Sie diesen Blog-Beitrag.