Ya no actualizamos el servicio Amazon Machine Learning ni aceptamos nuevos usuarios para él. Esta documentación está disponible para los usuarios actuales, pero ya no la actualizamos. Para obtener más información, consulte [Qué es Amazon Machine Learning](https://docs.aws.amazon.com/machine-learning/latest/dg/what-is-amazon-machine-learning.html).

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# Creación de una fuente de datos de Amazon ML a partir de datos de Amazon Redshift
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Si dispone de datos almacenados en Amazon Redshift, puede utilizar el asistente **Crear origen de datos** de la consola de Amazon Machine Learning (Amazon ML) para crear un objeto del origen de datos. Cuando se crea una fuente de datos a partir de datos de Amazon Redshift, debe especificar el clúster que contiene los datos y la consulta SQL para recuperar los datos. Amazon ML ejecuta la consulta invocando el comando `Unload` del clúster de Amazon Redshift. Amazon ML almacena los resultados en la ubicación de Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) que elija y, a continuación, utiliza los datos almacenados en Amazon S3 para crear la fuente de datos. La fuente de datos, el clúster de Amazon Redshift y el bucket de S3 deben estar en la misma región.

**nota**  
 Amazon ML no admite la creación de fuentes de datos a partir de clústeres de Amazon Redshift de forma privada. VPCs El clúster debe tener una dirección IP pública.

**Topics**
+ [Parámetros necesarios para el asistente Create Datasource](redshift-parameters.md)
+ [Creación de una fuente de datos con datos de Amazon Redshift (consola)](create-datasource-from-redshift-procedure.md)
+ [Temas de solución de problemas de Amazon Redshift](troubleshooting.md)