发布于: Dec 8, 2020
今天，Amazon 宣布推出 Amazon Neptune ML，这是 Amazon Neptune 的一项新功能。它采用的图形神经网络 (GNN) 是一种专为图形而构建的机器学习 (ML) 技术，能够通过使用图形数据，轻松、快速和准确地进行预测。与使用基于斯坦福大学发布的研究的非图形方法进行预测相比，使用 GNN 后，大多数图形预测的准确性可以提高 50% 以上。
对具有数十亿关系的图形进行准确预测可能会很困难且耗时。现有的 ML 方法（如 XGBoost）无法有效作用于图形，因为它们专为表格数据而设计。因此，针对图形使用这些方法可能要耗费大量的时间，需要专业技能并产生次优预测。
然而，通过使用 Deep Graph Library (DGL)（AWS 提供的开源库，可轻松将深度学习应用于图形数据），Neptune ML 可自动执行繁重的任务，为图形数据选择和训练最佳 ML 模型，并允许用户使用 Neptune API 和查询直接在其图形上运行 ML。因此，您现在可以在数小时（而不是数周）内创建、训练和应用 Neptune 数据上的 ML，而无需学习新工具和 ML 技术。
您只需为 Amazon SageMaker、Amazon Neptune、Amazon CloudWatch 和 Amazon S3 等使用的 AWS 资源付费。Neptune ML 可供使用 Neptune 引擎版本 1.0.4.1（或更高版本）的客户使用，并且可在提供 Neptune 的所有商业区域中使用。要了解有关此功能的更多信息，请参见 Neptune ML 文档页面。