Machine Learning - Amazon Redshift

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Machine Learning

Amazon Redshift Machine Learning (Amazon Redshift ML) ist ein robuster, cloudbasierter Service, der Analysten und Datenwissenschaftlern aller Kenntnisstufen die Arbeit mit Machine-Learning-Technologien erleichtert. Amazon Redshift ML verwendet ein Modell, um Ergebnisse zu generieren. Sie können Modelle auf folgende Weise verwenden:

  • Sie können die Daten, die Sie für das Training eines Modells benötigen, sowie Metadaten, die mit Dateneingaben verknüpft sind, in Amazon Redshift bereitstellen. Anschließend erstellt Amazon Redshift ML Modelle in Amazon SageMaker , die Muster in den Eingabedaten erfassen. Indem Sie Ihre eigenen Daten für das Modell verwenden, können Sie Amazon Redshift ML verwenden, um Trends in den Daten zu identifizieren, z. B. Prognosen zur Kundenabwanderung, zum Kundenlebenszeitwert oder zur Umsatzprognose. Sie können diese Modelle verwenden, um Prognosen für neue Eingabedaten zu generieren, ohne dass zusätzliche Kosten anfallen.

  • Sie können eines der von Amazon Bedrock bereitgestellten Foundation Models (FM) wie Claude oder Amazon Titan verwenden. Mit Amazon Bedrock können Sie die Leistungsfähigkeit großer Sprachmodelle (LLMs) in wenigen Schritten mit Ihren Analysedaten in Amazon Redshift kombinieren. Durch die Verwendung eines externen Large Language Model (LLM) können Sie Amazon Redshift verwenden, um Natural Language Processing (NLP) für Ihre Daten durchzuführen. Sie können es NLP für Anwendungen wie Textgenerierung, Stimmungsanalyse oder Übersetzung verwenden. Informationen zur Verwendung von Amazon Bedrock mit Amazon Redshift finden Sie unter. Integration von Amazon Redshift ML mit Amazon Bedrock

Anmerkung

Abmeldung von der Verwendung Ihrer Daten zur Serviceverbesserung

Wenn Sie Amazon Bedrock-Modelle verwenden und Ihre Daten nicht AWS zur Serviceverbesserung verarbeiten möchten, müssen Sie die Opt-Out-Richtlinie für Amazon Bedrock aktivieren.

Anmerkung

LLMskann zu ungenauen oder unvollständigen Informationen führen. Wir empfehlen, die bereitgestellten Informationen zu überprüfen, LLMs um sicherzustellen, dass sie korrekt und vollständig sind.

So funktioniert Amazon Redshift ML mit Amazon SageMaker

Amazon Redshift arbeitet mit Amazon SageMaker Autopilot zusammen, um automatisch das beste Modell zu ermitteln und die Prognosefunktion in Amazon Redshift verfügbar zu machen.

Das folgende Diagramm veranschaulicht, wie Amazon Redshift ML funktioniert.

Workflow für die Integration von Amazon Redshift ML mit Amazon SageMaker Autopilot.

Im Allgemeinen sieht der Workflow wie folgt aus:

  1. Amazon Redshift exportiert die Trainingsdaten in Amazon S3.

  2. Amazon SageMaker Autopilot verarbeitet die Trainingsdaten vor. Die Vorverarbeitung umfasst wichtige Funktionen, wie zum Beispiel die Imputation fehlender Werte. Im Rahmen der Vorverarbeitung werden außerdem kategorische Spalten (zum Beispiel die Postleitzahl) erfasst und für das Training formatiert sowie weitere Funktionen durchgeführt. Die Auswahl der besten Präprozessoren für den Trainingsdatensatz ist an sich schon ein Problem, und Amazon SageMaker Autopilot automatisiert seine Lösung.

  3. Amazon SageMaker Autopilot findet den Algorithmus und die Algorithmus-Hyperparameter, die das Modell mit den genauesten Vorhersagen liefern.

  4. Amazon Redshift registriert die Vorhersagefunktion als SQL Funktion in Ihrem Amazon Redshift Redshift-Cluster.

  5. Wenn Sie CREATE MODEL Anweisungen ausführen, verwendet Amazon Redshift Amazon SageMaker für Schulungen. Daher fallen Kosten für das Training Ihres Modells an. Dies ist ein separater Posten für Amazon SageMaker in Ihrer AWS Rechnung. Sie zahlen außerdem für den Speicher, der in Amazon S3 für die Speicherung Ihrer Trainingsdaten verwendet wird. Inferenzen mithilfe von Modellen CREATEMODEL, die mit erstellt wurden, die Sie kompilieren und auf Ihrem Redshift-Cluster ausführen können, werden nicht berechnet. Es fallen keine zusätzlichen Amazon-Redshift-Gebühren für die Verwendung von Amazon Redshift ML an.

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