发布于: Jul 29, 2021
Amazon Neptune ML 是一种使用图形神经网络 (GNN) 的图形机器学习功能，现已在所有提供 Amazon Neptune 的区域正式推出。使用 AWS 贡献的开源库深度图库 (DGL)，Neptune ML 可以自动完成为图形数据选择和训练最佳 ML 模型的繁重工作。与使用非图形方法进行预测相比，使用 Neptune ML 后，大多数图形预测的准确性可以提高 50% 以上。
产品建议、知识图谱、全面了解客户和欺诈检测等图形应用程序可以通过诸如新顶点和边缘上的预测标签等信息提供深度的见解。您现在可以使用 Neptune ML，通过分类和回归模型预测边缘的属性或数值。此外，Neptune ML 根据图形数据和大小自动进行特征编码和实例选择，从而让客户更轻松地在 Neptune 上运行机器学习工作负载。对于图形数据的更改，您还可以通过如下方式更新预测值：使用现有的 Neptune ML 模型，或使用现有模型中先前确定的最佳超参数重新训练。
首先使用 Neptune ML 快速入门 CloudFormation 堆栈来浏览 Neptune 笔记本中预构建的教程。要了解全新增强功能的更多信息，请参阅 Neptune ML 文档页面。从 Neptune 版本 1.0.5.0 开始，Neptune ML 可供客户开展生产。您只需为 Amazon Neptune、Amazon SageMaker、Amazon CloudWatch 和 Amazon S3 等预置的资源付费。