AWS、SQL文で機械学習のモデル作成、トレーニング、推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」正式リリース

2021年6月3日

Amazon Web Servicesは、データウェアハウス機能などを提供するAmazon Redshiftの新機能として、SQL文を記述することで機械学習のトレーニングから推測まで実行できる「Amazon Redshift ML」の正式リリースを発表しました

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一般に、機械学習のモデルを作成し、トレーニングを行い、それを基に推論を行うには、機械学習のために用意されたサービスの使い方を覚え、学習データをローディングするといった操作が必要です。

AWSにも機械学習のためのサービスとして「Amazon Sagemaker」があり、データの準備やラベル付け、特徴抽出、モデル作成や選択、トレーニングなどのさまざまな機能を利用可能です。

例えばデータウェアハウスに格納されたデータを基にAmazon Sagemakerでモデル作成やトレーニングを行う場合、データウェアハウスからデータをAmazon S3にロードし、それをAmazon Sagemakerに読み込ませる、といった作業が必要でした。

今回発表された「Amazon Redshift ML」は、こうした機械学習の操作を基本的にはSQL文を記述することで実現できるというものです。

Amazon Redshift MLは内部的にAmazon SageMakerを呼び出している

Amazon Redshift MLの仕組みとしては、SQLで呼び出されたデータが自動的にAmazon Sagemakerに与えられ、そこでAmazon Sagemakerの機能によってトレーニング処理や推論の処理が行われ、その結果がSQLの返り値として戻されることになっています。

Amazon SageMakerには「Autopilot」と呼ばれる、最適なアルゴリズムを自動的に選択してくれる機能があるため、これによりAmazon Redshift MLでも自動的にアルゴリズムが選択され、適切な機械学習モデルが構築され、トレーニングや推論が行われます。

Amazon Redshift MLでは、機械学習モデルを作成するための「Create Model」文など、いくつかの拡張がSQLに対して行われています。推論を行う際には、このCreate Model文で作成したモデルを用いて、Select文で結果を得ることが可能になります。

いちいち機械学習処理用にデータを抽出して転送するといった手間がなく、SQL文で機械学習のトレーニングと推論を得られることで、大規模データに対するさまざまな分析や推論が効率的に行えることが期待されます。

Amazon Redshift MLは東京リージョンを含む米国東部 (オハイオ)、米国東部 (バージニア北部)、米国西部 (オレゴン)、米国西部 (サンフランシスコ)、カナダ (中部)、欧州 (フランクフルト)、欧州 (アイルランド)、欧州 (パリ)、欧州 (ストックホルム)、アジアパシフィック (香港)、アジアパシフィック (シンガポール)、アジアパシフィック (シドニー)、南米 (サンパウロ) などのリージョンで利用可能になっています。

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Junichi Niino(jniino)
IT系の雑誌編集者、オンラインメディア発行人を経て独立。2009年にPublickeyを開始しました。
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