Publicado: Dec 8, 2020
O HAQM Redshift ML possibilita que usuários de data warehouse, como analistas de dados, desenvolvedores de banco de dados e cientistas de dados, criem, treinem e implantem modelos de machine learning (ML) usando comandos SQL familiares. O HAQM Redshift é o data warehouse em nuvem mais amplamente usado e agora, com o HAQM Redshift ML, você pode aproveitar o HAQM SageMaker, um serviço de machine learning totalmente gerenciado, com linguagem SQL e sem necessidade de mover seus dados ou aprender novas habilidades.
Com o HAQM Redshift ML, por meio do HAQM SageMaker, você pode usar instruções SQL para criar e treinar modelos de machine learning com base em seus dados no HAQM Redshift e, em seguida, usar esses modelos para casos de uso como previsão de rotatividade e pontuação de risco de fraude diretamente em suas consultas e relatórios. O HAQM Redshift ML descobre e ajusta automaticamente o melhor modelo com base nos dados de treinamento usando o HAQM SageMaker Autopilot. O SageMaker Autopilot escolhe entre os melhores modelos lineares, de regressão e de classificação binária ou multiclasse.
Como alternativa, você pode escolher um tipo de modelo, como Xtreme Gradient Boosted Tree (XGBoost), um tipo de problema como regressão ou classificação e pré-processadores ou hiperparâmetros. O HAQM Redshift ML usa seus parâmetros para construir, treinar e implantar o modelo no data warehouse do HAQM Redshift. Você pode obter previsões desses modelos treinados usando consultas SQL como se estivesse invocando uma função definida pelo usuário (UDF) e aproveitar todos os benefícios do HAQM Redshift, incluindo capacidades de processamento massivamente paralelo.
O HAQM Redshift ML aproveita seus recursos de cluster existentes na previsão para que você evite cobranças adicionais do HAQM Redshift. Não há cobrança adicional do HAQM Redshift para criar ou usar um modelo, e a previsão acontece localmente em seu cluster do HAQM Redshift. Portanto, você não precisa pagar a mais, a menos que precise redimensionar seu cluster. O HAQM Redshift ML usa o HAQM SageMaker para treinar seu modelo, o que tem um custo adicional associado. Veja a página de definição de preço do Redshift para obter detalhes.
A demonstração do Redshift ML está disponível nas seguintes regiões: Leste dos EUA (Ohio), Leste dos EUA (Norte da Virginia), Oeste dos EUA (Oregon), Oeste dos EUA (São Francisco), Canadá (Central), Europa (Frankfurt), Europa (Irlanda ), Europa (Londres), Europa (Paris), Europa (Estocolmo), Ásia-Pacífico (Hong Kong), Ásia-Pacífico (Tóquio), Ásia-Pacífico (Singapura), Ásia-Pacífico (Sidney) e América do Sul (São Paulo). Para começar e saber mais, visite a documentação da demonstração ou leia esta publicação do blog.