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Machine learning
Amazon Redshift Machine Learning (Amazon Redshift ML) è un efficace servizio basato su cloud che consente ad analisti e data scientist di qualunque livello di utilizzare la tecnologia di machine learning in tutta semplicità. Amazon Redshift ML utilizza un modello per generare risultati. Puoi utilizzare i modelli nei seguenti modi:
Puoi fornire i dati che desideri per addestrare un modello e i metadati associati agli input di dati ad Amazon Redshift. Quindi Amazon Redshift ML crea modelli in Amazon SageMaker AI che acquisiscono modelli nei dati di input. Utilizzando i tuoi dati per il modello, puoi utilizzare Amazon Redshift ML per identificare le tendenze nei dati, come la previsione del tasso di abbandono, il valore del ciclo di vita del cliente o la previsione dei ricavi. Puoi utilizzare questi modelli per generare previsioni per nuovi dati di input senza incorrere in costi aggiuntivi.
Puoi utilizzare uno dei Foundation Models (FM) forniti da Amazon Bedrock, come Claude o Amazon Titan. Con Amazon Bedrock, puoi combinare la potenza di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLMs) con i dati di analisi in Amazon Redshift in pochi passaggi. Utilizzando un Large Language Model (LLM) esterno, puoi utilizzare Amazon Redshift per eseguire Natural Language Processing (NLP) sui tuoi dati. Puoi utilizzare l'NLP per applicazioni come la generazione di testo, l'analisi dei sentimenti o la traduzione. Per informazioni sull'uso di Amazon Bedrock con Amazon Integrazione di Amazon Redshift ML con Amazon Bedrock Redshift, consulta.
Nota
Disattivazione dell'utilizzo dei dati per il miglioramento del servizio
Se utilizzi modelli Amazon Bedrock, ti invitiamo a leggere AWS le politiche su come il servizio Amazon Bedrock gestisce i tuoi dati. Dovresti stabilire se è necessario utilizzare una politica di opt-out per impedire al servizio di utilizzare i tuoi dati per miglioramenti del modello o del servizio, nel caso in cui Amazon Bedrock implementasse tale funzionalità in futuro. Per garantire che il servizio non utilizzi i tuoi dati per tali scopi, utilizza la politica generale di AWS opt-out.
Per ulteriori informazioni, consulta gli argomenti seguenti:
Nota
LLMs può generare informazioni imprecise o incomplete. Si consiglia di verificare le informazioni LLMs prodotte per garantire che siano accurate e complete.
Come funziona Amazon Redshift ML con Amazon AI SageMaker
Amazon Redshift collabora con Amazon SageMaker AI Autopilot per ottenere automaticamente il modello migliore e rendere disponibile la funzione di previsione in Amazon Redshift.
Il seguente diagramma illustra come funziona Amazon Redshift ML.

Di seguito è riportato il flusso di lavoro generale:
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Amazon Redshift esporta i dati di addestramento in Amazon S3.
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Amazon SageMaker AI Autopilot preelabora i dati di addestramento. La pre-elaborazione esegue funzioni importanti, ad esempio l'imputazione di valori mancanti. Riconosce che alcune colonne sono di categoria (come il codice postale), le formatta correttamente per l'addestramento e svolge numerose altre attività. La scelta dei migliori preprocessori da applicare al set di dati di addestramento è di per sé un problema e Amazon SageMaker AI Autopilot automatizza la sua soluzione.
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Amazon SageMaker AI Autopilot trova l'algoritmo e gli iperparametri dell'algoritmo che forniscono il modello con le previsioni più accurate.
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Amazon Redshift registra la funzione di previsione come funzione SQL nel cluster Amazon Redshift.
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Quando esegui istruzioni CREATE MODEL, Amazon Redshift utilizza Amazon SageMaker AI per la formazione. Pertanto, vi è un costo associato per l'addestramento del modello. Si tratta di una voce distinta per Amazon SageMaker AI nella AWS fattura. Si paga anche lo spazio di archiviazione utilizzato in Amazon S3 per archiviare i dati di addestramento. L'inferenza che utilizza modelli creati con CREATE MODEL che possono essere compilati ed eseguiti sul cluster Redshift non verrà addebitata. Non ci sono costi aggiuntivi di Amazon Redshift per l'utilizzo di Amazon Redshift ML.