あるチームが、Amazon Redshift クラスター内でRedshift MLを使用して、顧客離反予測モデルを構築し、予測を直接実行したいと考えています。どのような手順を踏むべきですか？（3つ選択してください。）

Redshift MLを使用する最初のステップは、予測モデルに必要な特徴量（入力）とターゲット変数（予測したいもの）を特定することです。次に、CREATE MODEL SQLステートメントを使用して、Redshift内で直接モデルを作成し、トレーニングを開始します。Redshift MLは、トレーニングプロセスを自動的に管理します。最後に、トレーニングされたモデルを使用して新しいデータに対して予測を行うために、Redshift MLが提供するSQL予測関数（例: PREDICT）を使用します。 SQL EXPLAINMODEL関数はモデルの洞察を提供しますが、予測を実行するものではありません。Redshift Spectrumは外部データへのクエリを可能にしますが、モデルのトレーニングには使用しません。Redshift MLはRedshift内で直接トレーニングを行うため、トレーニングデータをS3に手動でエクスポートする必要はありません。