Conceitos básicos sobre treinamento de modelos de Machine Learning com dados do Amazon Redshift - Amazon Redshift

Conceitos básicos sobre treinamento de modelos de Machine Learning com dados do Amazon Redshift

Com o Amazon Redshift Machine Learning (Amazon Redshift ML), é possível treinar um modelo ao fornecer os dados para o Amazon Redshift. Em seguida, o Amazon Redshift ML cria modelos que capturam padrões nos dados de entrada. Você pode usar esses modelos para gerar previsões para novos dados de entrada sem incorrer em custos adicionais. Usando o Amazon Redshift ML, é possível treinar modelos de machine learning usando instruções SQL e chamá-los em consultas SQL para previsão. Você pode continuar a melhorar a precisão das previsões ao alterar os parâmetros de forma iterativa e melhorar seus dados de treinamento.

O Amazon Redshift ML facilita a criação, o treinamento e a implantação de modelos de machine learning para os usuários de SQL usando comandos SQL familiares. Com o Amazon Redshift ML, você pode usar dados em clusters do Amazon Redshift para treinar modelos com o Amazon SageMaker. É possível localizar os modelos, e as previsões podem ser feitas em um banco de dados do Amazon Redshift.

Para obter mais informações sobre o Amazon Redshift ML, consulte Conceitos básicos do Amazon Redshift ML no Guia do desenvolvedor do banco de dados do Amazon Redshift.