Amazon Redshift は、パッチ 198 以降、新しい Python UDF の作成をサポートしなくなります。既存の Python UDF は、2026 年 6 月 30 日まで引き続き機能します。詳細については、[ブログ記事](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)を参照してください。

# Amazon Redshift データを使用した機械学習モデルのトレーニング
<a name="machine-learning"></a>

Amazon Redshift 機械学習 (Amazon Redshift ML) を使用すると、モデルのトレーニングのためのデータを Amazon Redshift に提供することができます。次に、Amazon Redshift ML は、入力データのパターンをキャプチャするモデルを作成します。その後、これらのモデルを使用して、追加のコストを発生させることなく、新しい入力データの予測を生成できます。Amazon Redshift ML を使用すると、SQL ステートメントを使用して機械学習モデルをトレーニングし、予測のために SQL クエリでそれらを呼び出すことができます。パラメータを繰り返し変更し、トレーニングデータを改善することで、予測の精度を継続的に向上させることができます。

Amazon Redshift ML を使用すると、SQL ユーザーは、使い慣れた SQL コマンドを使用して、機械学習モデルを簡単に作成、トレーニング、デプロイできます。Amazon Redshift ML では、Amazon Redshift クラスター内のデータを使用して、Amazon SageMaker AI Autopilot でモデルをトレーニングし、自動的に最適なモデルを取得できます。その後、モデルはローカライズされ、Amazon Redshift データベース内から予測が行えるようになります。

Amazon Redshift ML の詳細については、*Amazon Redshift データベース開発者ガイド*の「[Amazon Redshift 機械学習の開始方法](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/getting-started-machine-learning.html)」を参照してください。