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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CodeZine編集部（コードジンヘンシュウブ）
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