Tutoriais para o Amazon Redshift ML - Amazon Redshift

Tutoriais para o Amazon Redshift ML

Você pode usar o Amazon Redshift ML para treinar modelos de machine learning usando instruções SQL e chamá-los em consultas SQL para previsão. Machine Learning no Amazon Redshift treina um modelo com um comando SQL. O Amazon Redshift inicia automaticamente um trabalho de treinamento no Amazon SageMaker AI e gera um modelo. Depois de criar um modelo, você pode realizar previsões no Amazon Redshift usando a função de previsão do modelo.

Siga as etapas desses tutoriais para saber mais sobre os recursos do Amazon Redshift ML:

  • Tutorial: Como criar modelos de rotatividade de clientes: neste tutorial, você usará o Amazon Redshift ML para criar um modelo de rotatividade de clientes com o comando CREATE MODEL e executar consultas de previsão para cenários de usuários. Em seguida, você implementa consultas usando a função SQL gerada pelo comando CREATE MODEL.

  • Tutorial: Como criar modelos de inferência remota: o tutorial a seguir aborda as etapas de como criar um modelo Random Cut Forest previamente treinado e implantado no Amazon SageMaker AI, fora do Amazon Redshift.

  • Tutorial: Como construir modelos de clusterização K-means: neste tutorial, você usará o Amazon Redshift ML para criar, treinar e implantar um modelo de machine learning com base no algoritmo k-means.

  • Tutorial: Como criar modelos de classificação multiclasse: neste tutorial, você usará o Amazon Redshift ML para criar um modelo de machine learning que solucione problemas de classificação multiclasse. O algoritmo de classificação multiclasse enquadra os pontos de dados em uma das três ou mais classes. Em seguida, você implementa consultas usando a função SQL gerada pelo comando CREATE MODEL.

  • Tutorial: Como construir modelos XGBoost: neste tutorial, você criará um modelo com dados do Amazon S3 e executará consultas de previsão com o modelo usando o Amazon Redshift ML. O algoritmo XGBoost é uma implementação otimizada do algoritmo baseado em árvores com aumento de gradiente.

  • Tutorial: Como criar modelos de regressão: neste tutorial, você usará o Amazon Redshift ML para criar um modelo de regressão de machine learning e executar consultas de previsão no modelo. Os modelos de regressão permitem prever resultados numéricos, como o preço de uma casa ou quantas pessoas usarão o serviço de aluguel de bicicletas em uma cidade.

  • Tutorial: Como construir modelos de regressão com o aprendizado linear: neste tutorial, você criará um modelo de aprendizado linear com dados do Amazon S3 e executará consultas de previsão com o modelo usando o Amazon Redshift ML. O algoritmo de aprendizagem linear do SageMaker AI resolve problemas de regressão ou de classificação multiclasse.

  • Tutorial: Como criar modelos de classificação com aprendizado linear: neste tutorial, você criará um modelo de aprendizado linear com dados do Amazon S3 e executará consultas de previsão com o modelo usando o Amazon Redshift ML. O algoritmo de aprendizagem linear do SageMaker AI resolve problemas de regressão ou classificação.