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SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に

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2021/05/31 08:00

 米Amazon Web Servicesは、SQLコマンドを使用して機械学習モデルを作成できる、「Amazon Redshift ML」の一般提供を5月27日(現地時間)に開始した。

 Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。

 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。

 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数として使えるようにする。また、モデルはSQL関数を使って、クエリ、レポート、ダッシュボードのデータに適用可能となる。

 今回の一般提供では、これまでのプレビュー版では利用できなかったAmazon Virtual Private Cloud(VPC)のサポートなどの機能が追加されており、SageMakerモデルのAmazon Redshiftクラスタへのインポート(ローカル推論)や、既存のSageMakerエンドポイントを使用した予測を行うSQL関数の作成(リモート推論)なども可能になっている。

 Amazon Redshift MLでは、使用した分だけ料金が発生し、新たなモデルのトレーニングを行う際には、Amazon Redshift MLで使用されるAmazon SageMaker AutopilotとS3リソースの料金が発生する。

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