Amazon Redshift データを使用した機械学習モデルのトレーニング方法 - Amazon Redshift

Amazon Redshift データを使用した機械学習モデルのトレーニング方法

Amazon Redshift 機械学習 (Amazon Redshift ML) を使用すると、モデルのトレーニングのためのデータを Amazon Redshift に提供することができます。次に、Amazon Redshift ML は、入力データのパターンをキャプチャするモデルを作成します。その後、これらのモデルを使用して、追加のコストを発生させることなく、新しい入力データの予測を生成できます。Amazon Redshift ML を使用すると、SQL ステートメントを使用して機械学習モデルをトレーニングし、予測のために SQL クエリでそれらを呼び出すことができます。パラメータを繰り返し変更し、トレーニングデータを改善することで、予測の精度を継続的に向上させることができます。

Amazon Redshift ML を使用すると、SQL ユーザーは、使い慣れた SQL コマンドを使用して、機械学習モデルを簡単に作成、トレーニング、デプロイできます。Amazon Redshift ML により Amazon Redshift クラスター内のデータを使用することで、Amazon SageMaker のモデルをトレーニングできます。その後、モデルはローカライズされ、Amazon Redshift データベース内での予測が行えるようになります。

Amazon Redshift ML の詳細については、Amazon Redshift データベース開発者ガイドの「Amazon Redshift 機械学習の開始方法」を参照してください。