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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。
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。
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