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用户可直接在关联式资料库Amazon Aurora应用机器学习

AWS发布了最新资料库服务Amazon Aurora的更新,透过整合机器学习服务SageMaker和Comprehend,用户可以直接将资料库中储存的结构化资料,应用在机器学习模型,而不需要额外开发应用程式,执行资料存取、格式转换以及交付给机器学习模型等繁琐的工作。

用户可直接在关联式资料库Amazon Aurora应用机器学习


企业要应用机器学习取得资料分析结果,其中一项困难便是建立应用程式和模型之间,移动资料的预测工作管线。开发人员需要开发应用程式,将资料从储存的地方取出,进行必要的转换,接着交付给机器学习模型,并在取得预测结果后将其用在应用程式中。AWS提到,这个过程很繁琐,且要将资料移出移入资料库,需要考虑许多安全性和法遵问题。


为了让用户可以更简单地对关联式资料库的资料应用机器学习,Amazon Aurora现在原生整合了两项AWS的机器学习服务,分别是能够用来建置、训练和部署客制化机器学习模型的服务Amazon SageMaker,以及可以分析文字的自然语言处理服务Amazon Comprehend。


开发者可以在查询中使用SQL函式,直接对资料库中的资料应用机器学习模型,企业可以使用Comprehend来侦测客户评论中的情绪,或是使用SageMaker建置客制化机器学习,来评估客户的忠诚度。开发者可以将机器学习服务所输出的资讯,储存在新的表格中,或是直接用来与应用程式互动。


AWS提到,无论是关联式资料库服务Amazon Aurora最新支援机器学习的功能,还是使用商业智慧服务Amazon QuickSight,分析在非结构化资料储存Amazon S3中的资料,都是要降低应用程式加入机器学习预测功能的障碍。


目前Amazon Aurora整合机器学习服务的功能,对SageMaker的整合为正式版本,而Comprehend的整合则仍是预览版,现在只开放Aurora MySQL 5.7使用,官方提到,Aurora MySQL 5.6以及Aurora PostgreSQL 10和11版本的支援,很快就会对外释出,用户还需要再等等。


这项整合服务对所有底层服务可用的地区都开放,也就是说该地区Aurora MySQL 5.7和SageMaker服务皆可使用时,则开发者便能在Amazon Aurora中应用SageMaker。这个额外的功能不需要另外收费,企业仅需支付底层服务的使用。


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