한 팀에서 Redshift ML을 사용하여 Amazon Redshift 클러스터 내에서 직접 이탈 예측 모델을 구축하고 예측을 실행하려고 합니다. 어떤 단계를 수행해야 할까요? (세 가지 선택)

Redshift ML을 사용하려면 먼저 이탈 모델의 피처 열과 타겟 변수를 식별하고 정의해야 합니다. 이는 모델이 학습할 데이터와 예측할 대상을 명확히 하는 필수적인 단계입니다. 다음으로, CREATE MODEL SQL 문을 사용하여 Redshift 내에서 직접 모델을 생성합니다. 이 명령은 Redshift ML이 SageMaker Autopilot을 활용하여 최적의 모델을 자동으로 훈련하고 배포하도록 지시합니다. 마지막으로, Redshift ML에서 제공하는 SQL 예측 함수(예: PREDICT)를 사용하여 훈련된 모델로 새 데이터에 대한 이탈 예측을 실행합니다. 오답 설명: SQL EXPLAINMODEL 함수를 사용합니다: EXPLAINMODEL은 모델의 동작을 설명하는 데 사용되며 예측을 실행하는 함수가 아닙니다. Amazon Redshift Spectrum을 사용하여 모델을 훈련합니다: Redshift Spectrum은 S3의 데이터를 쿼리하는 데 사용되며 모델 훈련에는 직접 사용되지 않습니다. Redshift ML은 Redshift 클러스터 내에서 또는 SageMaker Autopilot을 통해 훈련을 관리합니다. 훈련 전에 Redshift에서 Amazon S3로 훈련 데이터셋을 수동으로 내보냅니다: Redshift ML은 Redshift 내의 데이터를 직접 사용하여 훈련하므로 수동으로 S3로 내보낼 필요가 없습니다.