SQLで機械学習モデルを作れる「Amazon Redshift ML」が一般提供に
Amazon Redshift MLは、Amazon Redshiftクラスタから直接機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイすることが可能で、単純なSQLクエリを使用してモデルのトレーニングに使用するデータと、予測する出力値を指定することで、機械学習モデルを作成できる。 機械学習モデルの作成後は、指定されたデータをAmazon RedshiftからS3バケットへエクスポートし、Amazon SageMaker Autopilotを呼び出してデータを準備し、適切なビルド済みアルゴリズムを選択してトレーニングを行う。 トレーニングやコンパイルなど、関連するすべての処理が、Amazon Redshift、S3、SageMakerの連携によって行われ、モデルのトレーニングが完了すると、Amazon Redshift MLはSageMaker Neoでモデルをデプロイ用に最適化し、SQL関数と
技術系メーリングリストで質問するときのパターン・ランゲージ
目次 はじめに メーリングリスト —— サポートセンターではなく互助会です 表題 —— あいさつではなく用件を書きましょう 自己紹介 —— 自分の知識・技能・経験を簡潔に書きましょう 書き出し —— 最初に問題の要旨を書きましょう 肩書き —— 会社の名前を背負っていることを忘れないように 実行手順 —— 手順は箇条書きで書きましょう 結果の予想 —— 期待した結果を書きましょう 実際の結果 —— 実際に起きたことを書きましょう ステップ明記 —— どこからうまく行かなくなったかを書きましょう 実際の値 —— 条件を具体的に書きましょう エラーメッセージ —— 必ずコピー＆ペーストしましょう 判断理由 —— そのように考えた理由を書きましょう 文献の引用 —— 読者の手間を省くように書きましょう ソース —— 関連する部分を抽出して示しましょう スレッド —— 関連する話題なら「返信」しま
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