Amazon Redshift는 패치 198부터 새 Python UDF 생성을 더 이상 지원하지 않습니다. 기존 Python UDF는 2026년 6월 30일까지 계속 작동합니다. 자세한 내용은 [블로그 게시물](https://aws.amazon.com/blogs/big-data/amazon-redshift-python-user-defined-functions-will-reach-end-of-support-after-june-30-2026/)을 참조하세요.

# Amazon Redshift 데이터로 기계 학습 모델 훈련
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Amazon Redshift 기계 학습으로 Amazon Redshift에 데이터를 제공하여 모델을 훈련할 수 있습니다. 그런 다음 Amazon Redshift 기계 학습은 입력 데이터의 패턴을 캡처하는 모델을 생성합니다. 이러한 모델을 사용하여 추가 비용 없이 새로운 입력 데이터에 대한 예측을 생성할 수 있습니다. Amazon Redshift 기계 학습을 사용하면 SQL 문으로 기계 학습 모델을 훈련하고 예측을 위해 SQL 쿼리에서 해당 기계 학습 모델을 호출할 수 있습니다. 반복적으로 파라미터를 변경하고 훈련 데이터를 개선하여 예측의 정확도를 계속해서 향상시킬 수 있습니다.

Amazon Redshift 기계 학습을 사용하면 SQL 사용자가 익숙한 SQL 명령으로 기계 학습 모델을 보다 쉽게 생성, 훈련 및 배포할 수 있습니다. Amazon Redshift ML을 사용하면 Amazon Redshift 클러스터의 데이터와 Amazon SageMaker AI Autopilot으로 모델을 훈련하여 자동으로 최상의 모델을 얻을 수 있습니다. 그런 다음 모델을 현지화하고 Amazon Redshift 데이터베이스 내에서 예측을 수행할 수 있습니다.

Amazon Redshift 기계 학습에 대한 자세한 내용은 *Amazon Redshift 데이터베이스 개발자 안내서*의 [Amazon Redshift ML 시작하기](https://docs.aws.amazon.com/redshift/latest/dg/getting-started-machine-learning.html) 섹션을 참조하세요.