現在用戶可以直接在AWS雲端資料倉儲Amazon Redshift中，以SQL指令創建機器學習模型。這項稱作的功能，讓用戶可以使用SQL語法，查詢訓練資料以及指定預測的輸出值，不需要麻煩地人工移動資料，就能快速啟動機器學習模型訓練流程。現在Redshift ML已經在美東、美西、歐洲和南美上線，而亞太則在香港、東京與雪梨地區提供。
Amazon Redshift是AWS的雲端資料倉儲服務，供用戶以SQL跨資料倉儲、營運資料庫和資料湖等EB級儲存，對結構化和半結構化資料進行查詢，AWS提到，當用戶要使用這些資料，訓練機器學習模型時，需要將資料從Amazon Redshift匯出到物件儲存S3儲存桶中，並且配置像是Amazon SageMaker服務，來啟動機器學習訓練流程，這個過程繁瑣且需要多項技能，通常要集結多人才能完成。
為了簡化使用Amazon Redshift資料，進行機器學習運算的麻煩，AWS在Redshift加入機器學習功能，供用戶直接從Redshift叢集創建、訓練和部署機器學習模型，透過SQL指令創建模型後，Redshift ML會自動將資料從Redshift匯出至S3儲存桶，並且呼叫SageMaker Autopilot來準備資料，進行預處理和特徵工程。接著會選擇適當的預建置演算法，並在資料上使用該演算法以訓練模型，當然，用戶也能選擇使用特定的演算法。
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Redshift ML功能自動處理了Redshift、S3和SageMaker之間的所有交互操作，包括訓練和編譯牽涉到的所有步驟。在模型訓練完成後，Redshift ML還會使用SageMaker Neo來最佳化模型進行部署，並且以SQL函式的形式，來提供機器學習運算，因此用戶就能夠使用SQL函式，將機器學習模型用於查詢、報告和儀表板上的資料。
另外，用戶可以匯入SageMaker模型到Redshift叢集中，執行本地端推理，也能夠創建在既有SageMaker端點執行遠端推理的SQL函式，不過，在後者的模式，Redshift ML將會進行批次處理，以加速處理速度。
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Orignal From: Amazon Redshift機器學習功能正式推出
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