Amazon Redshift non supporterà più la creazione di nuove UDF Python a partire dal 1º novembre 2025. Se desideri utilizzare le UDF Python, creale prima di tale data. Le UDF Python esistenti continueranno a funzionare normalmente. Per ulteriori informazioni, consulta il post del blog
Addestramento dei modelli di machine learning con i dati Amazon Redshift
Grazie ad Amazon Redshift Machine Learning (Amazon Redshift ML), è possibile addestrare un modello fornendo i dati ad Amazon Redshift. Quindi Amazon Redshift ML crea modelli che acquisiscono i pattern nei dati di input. È possibile quindi utilizzare questi modelli per generare previsioni per i nuovi dati di input senza dover sostenere costi aggiuntivi. Grazie ad Amazon Redshift ML, è possibile addestrare modelli di machine learning utilizzando istruzioni SQL e richiamarli nelle query SQL per la previsione. È possibile continuare a migliorare l'accuratezza delle previsioni modificando iterativamente i parametri e migliorando i dati di addestramento.
Amazon Redshift ML rende più semplice agli utenti SQL la creazione, l'addestramento e l'implementazione dei modelli di machine learning utilizzando i familiari comandi SQL. Con Amazon Redshift ML puoi utilizzare i dati nei cluster Amazon Redshift per addestrare i modelli con Amazon SageMaker AI Autopilot e ottenere automaticamente il modello migliore. Puoi quindi localizzare i modelli e fare previsioni all'interno di un database Amazon Redshift.
Per ulteriori informazioni su Amazon Redshift ML, consultare Nozioni di base su Amazon Redshift ML nella Guida per gli sviluppatori di database Amazon Redshift.
