Amazon Redshift MLを使用することで、データウェアハウスユーザーが使い慣れたSQLコマンドで機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイ可能で、データの移動や新たなスキルの習得なしで、SQLによってAmazon SageMakerを活用できる。 Amazon Redshift MLを用いて、SQLで作成・トレーニングされたモデルは、クエリやレポートで直接チャーン予測や不正リスクスコアリングなどが可能で、Amazon SageMaker Autopilotでトレーニングデータに基づき、回帰、バイナリ、マルチクラス分類、線型モデルの中から最適なモデルを自動検出して調整を行う。 ほかにも、Xtreme Gradient Boosted tree(XGBoost)などのモデルタイプ、回帰や分類などの問題タイプ、プリプロセッサやハイパーパラメータを選択でき、パラメータを使用して、Am