Amazon Redshift MLを使用することで、データウェアハウスユーザーが使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイ可能で、データの移動や新たなスキルの習得なしで、SQLによってAmazon SageMakerを活用できる。
Amazon Redshift MLを用いて、SQLで作成・トレーニングされたモデルは、クエリやレポートで直接チャーン予測や不正リスクスコアリングなどが可能で、Amazon SageMaker Autopilotでトレーニングデータに基づき、回帰、バイナリ、マルチクラス分類、線型モデルの中から最適なモデルを自動検出して調整を行う。
ほかにも、Xtreme Gradient Boosted tree（XGBoost）などのモデルタイプ、回帰や分類などの問題タイプ、プリプロセッサやハイパーパラメータを選択でき、パラメータを使用して、Amazon Redshiftデータウェアハウスでモデルを構築、トレーニング、デプロイする。
既存のクラスタリソースを予測に活用するため、モデルの作成または使用にあたって追加料金は発生しない。また、予測はAmazon Redshiftクラスタでローカルに行われるので、クラスタのサイズを変更する必要がない限り、追加料金なしで使える。
利用可能なリージョンは、アメリカ東部（オハイオ、ヴァージニア北部）、アメリカ西部（オレゴン、サンフランシスコ）、カナダ（中部）、ヨーロッパ（フランクフルト、アイルランド、ロンドン、パリ、ストックホルム）、アジアパシフィック（香港、東京、シンガポール、シドニー）、南アメリカ（サンパウロ）。
