AWS推出全新Amazon Redshift服务，降低机器学习门槛

中国软件网看到，Amazon Redshift ML的上线，使得使用基础结构化查询语言命令创建、训练和部署机器学习模型成为可能。该服务与Amazon SageMaker结合，使得机器学习服务受到相应管理，所以用户不需要先迁移数据。

据悉，该服务部署在Redshift之上，Redshift是一项非常受欢迎的云数据仓库服务。使用 Amazon Redshift，用户可以使用 SQL 查询并组合从他们使用的各种数据库和应用程序输入的大量结构化和半结构化数据。

AWS布道者达尼洛·波西亚表示："过去，用户需要将训练数据从 Amazon Redshift 导出到亚马逊S3存储桶，然后配置并开始机器学习训练过程。这个过程需要许多不同的技能，通常需要不止一个人来完成。“

Amazon Redshift ML的出现简化了这一步骤，其使得公司能够使用SQL语句创建和训练模型，然后使用这些模型进行一系列案例测试，包括流失预测或欺诈风险评分。

中国软件网了解到，其工作原理是自动发现最佳型号，然后根据使用Amazon SageMaker提供的培训数据进行调整。接着，用户设置参数，服务将自动在 Redshift上构建、训练和部署模型。

Poccia 说："您可以使用 SQL 查询从这些训练有素的模型中获取预测，就好像您调用用户定义的功能并利用亚马逊 Redshift 的所有好处，包括大规模并行处理功能一样。"您还可以将预先训练的 SageMaker 自动驾驶仪、XGBoost 或 MLP 型号导入您的亚马逊红移集群，以便进行本地推断。

中国软件网认为，Amazon Redshift ML的上线是顺势之举，原因在于几方面：一是世界上没有足够的数据科学家来构建所有的人工智能和机器学习模型，解决这个问题的简单方法是让让熟悉 SQL的开发人员进行人工智能和机器学习;二是机器学习和人工智能需要数据，所以该服务与Amazon Redshift数据库集成。

目前，Amazon Redshift ML已在美国东部(俄亥俄)、美国东部(弗吉尼亚州)、美国西部(弗吉尼亚州)、美国西部(旧金山)、加拿大(中部)、欧洲(法兰克福)、欧洲(爱尔兰)、欧洲(巴黎)、欧洲(斯德哥尔摩)、亚太地区(香港)亚太地区(东京)、亚太地区(新加坡)、亚太地区(悉尼)和南美洲(圣保罗)地区上线。