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AWS rend Redshift ML disponible pour tous

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La capacit de crer et d’entraner des modles de machine learning dans Redshift est maintenant disponible pour tous les utilisateurs d’AWS. Le datawarehouse cloud s’appuie notamment sur SageMaker Autopilot ML pour cela.

L’annonce va ravir les développeurs qui souhaitent créer, former et déployer des modèles d’apprentissage automatique directement depuis Redshift, le datawarehouse cloud d’AWS. Depuis quelques jours, Redshift ML est disponible pour tous. Pour créer un modèle de machine learning, une simple requête SQL suffit pour spécifier les données que vous souhaitez utiliser pour former votre modèle, et la valeur de sortie que vous souhaitez prédire. En pratique, le processus est le suivant. Après avoir exécuté la requête SQL pour créer le modèle, « Redshift ML découvre automatiquement le meilleur modèle et l’ajuste en fonction des données d’entraînement grâce à SageMaker Autopilot. Celui-ci choisit entre des modèles de régression, de classification binaire ou multi-classes ».

Cette initiative permet ainsi de tirer parti de SageMaker (automatisant les processus autour du machine learning) sans avoir besoin de personnes ou de compétences supplémentaires. Désormais, il est possible d’améliorer les performances de ses requêtes « jusqu’à 10 fois sans coûts supplémentaires et sans modification du code » explique le géant du cloud dans un billet de blog. Lors de la formation d’un nouveau modèle, l’utilisateur paye uniquement pour les ressources SageMaker Autopilot et S3 utilisées par Redshift ML. Lors de la réalisation de prévision, il n’y a pas de coût supplémentaire pour les modèles importés dans le cluster Amazon Redshift.

Des fonctionnalités multiples grâce au ML

Redshift ML comprend également de nombreuses fonctionnalités qui n’étaient pas disponibles lors de la prévisualisation, notamment la prise en charge de Virtual Private Cloud (VPC). En voici d’autres :

Il est possible d’importer un modèle SageMaker dans le cluster Redshift comme ci-dessous.

(Crédit : AWS)

Une autre fonctionnalité permet de créer des fonctions SQL qui utilisent les points de terminaison SageMaker existants pour faire des prévisions. Dans ce cas, Redshift ML regroupe les appels au point de terminaison pour accélérer le traitement.

(Crédit : AWS)

 

D’autres possibilités s’offrent aux développeurs comme celui de la construction d’un modèle d’apprentissage automatique avec Redshift ML. Cela peut permettre par exemple de prédire si les clients vont accepter ou refuser une offre marketing. Redshift ML est d’ores-et-déjà disponible aujourd’hui aux Etats-Unis, au Canada, en Allemagne, Irlande, France, Suède ainsi que dans l’Asie Pacifique et l’Amérique du Sud.

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