Publicado en: May 27, 2021
Nos complace anunciar que Redshift ML ahora está disponible de manera general. Amazon Redshift ML le permite crear, entrenar e implementar modelos de machine learning (ML) con comandos de SQL conocidos. Gracias a Amazon Redshift ML, ahora puede aprovechar Amazon SageMaker, un servicio de machine learning totalmente gestionado, sin tener que mover sus datos o aprender nuevas habilidades.
Con Amazon Redshift ML con tecnología de Amazon SageMaker, puede utilizar declaraciones SQL para crear y entrenar modelos de machine learning a partir de sus datos en Amazon Redshift y luego utilizar estos modelos para casos de uso como la predicción de abandono de clientes y la puntuación de riesgo de fraude directamente en sus consultas e informes. Amazon Redshift ML descubre automáticamente el mejor modelo y lo afina en base a los datos de entrenamiento que utiliza Amazon SageMaker Autopilot. SageMaker Autopilot elige entre regresión, clasificación binaria o modelos de clasificación multiclase. También se puede elegir un tipo de modelo específico, como el árbol Xtreme Gradient Boosted (XGBoost) o un modelo perceptrón multicapa, un tipo de problema, como la regresión o la clasificación, y preprocesadores o hiperparámetros. Amazon Redshift ML utiliza sus parámetros para crear, entrenar e implementar el modelo en el almacén de datos de Amazon Redshift. Puede obtener predicciones de estos modelos entrenados mediante consultas SQL como si estuviera invocando una función definida por el usuario y aprovechar todos los beneficios de Amazon Redshift, incluidas las capacidades de procesamiento masivo en paralelo. También puede importar sus modelos entrenados previamente de SageMaker Autopilot, XGBoost o MLP a un clúster de Amazon Redshift para inferencia local.
Amazon Redshift ML también le brinda la capacidad de invocar modelos de ML personalizados implementados en puntos de enlace de SageMaker remotos.
Amazon Redshift ML aprovecha los recursos de su clúster existente para la predicción, de modo que puede evitar los cargos adicionales de Amazon Redshift. Cuando crea un modelo en Amazon Redshift, Amazon Redshift ML utiliza Amazon SageMaker para entrenar su modelo. Solo paga por los costos asociados de SageMaker. No hay ningún cargo adicional de Amazon Redshift por crear o usar un modelo, y la predicción se realiza localmente en su clúster Amazon Redshift. Consulte la página de precios de Redshift para más detalles.
Redshift ML está disponible en las siguientes regiones: EE. UU. Este (Ohio), EE. UU. Este (Virginia del norte), EE. UU. Oeste (Oregón), EE. UU. Oeste (San Francisco), Canadá (Central), UE (Fráncfort), UE (Irlanda), UE (París), UE (Estocolmo), Asia-Pacífico (Hong Kong) Asia-Pacífico (Tokio), Asia-Pacífico (Singapur), Asia-Pacífico (Sídney) y América del Sur (São Paulo). Para comenzar y obtener más información, consulte la documentación de Amazon Redshift de esta versión preliminar o lea esta entrada de blog.