Amazon Redshift MLが一般公開、SQLでAIモデルの学習や予測が可能に：データのエクスポートや学習プロセスを自動実行できる

AWSはデータウェアハウスサービス「Amazon Redshift」のクラスタから、機械学習モデルの作成や学習、デプロイができる「Amazon Redshift ML」を一般公開した。学習済みモデルをSQL関数として使用できる。

[＠IT]

　Amazon Web Services（AWS）は2021年6月1日、「Amazon Redshift ML」（以下、Redshift ML）を一般公開した。データウェアハウスサービス「Amazon Redshift」（以下、Redshift）のクラスタから、機械学習モデルの作成や学習、デプロイができる。

　これまでRedshiftのデータを処理して機械学習モデルに与え、データウェアハウス内のデータを基にこのモデルに予測させるには手間がかかっていた。学習データをRedshiftから「Amazon S3」にエクスポートし、「Amazon SageMaker」などの学習プロセスを設定する必要があったからだ。Redshift MLを利用すると、これらの処理をSQL文で指定でき、自動実行が可能になる。

処理の流れはどうなっているのか

　Redshift MLのSQL文を実行すると、Redshift MLは指定されたデータをRedshiftからS3にエクスポートし、SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備する。その後、事前構築済みのアルゴリズムを適用して、モデルの学習を実施する。