发布于: Dec 13, 2022
从 Amazon Neptune 版本 1.2.0.2 开始，客户现在可以将实时归纳推理功能与 Amazon Neptune ML 结合使用，以启用对在机器学习模型训练流程结束后添加到图形的节点、边缘和属性（实体）的机器学习 (ML) 预测。在此功能推出后，客户无需更新机器学习模型即可对新数据进行预测。Amazon Neptune ML 由 Amazon SageMaker 提供支持，并使用图神经网络 (GNN)，这是一种专为图形设计的机器学习技术，与使用基于斯坦福大学已发表研究的非图形方法进行预测相比，它可以将大多数图形预测的准确性提高 50% 以上。
客户通常需要对欺诈检测、产品推荐和身份解析等使用案例进行实时预测。例如，当新用户尝试在电子商务平台上创建账户时，企业可能希望使用机器学习生成欺诈预测分数，并采取风险缓解措施，例如阻止账户创建或保留账户以供人工审查。借助 Neptune ML 的实时归纳推理功能，客户可以使用现有的 Neptune ML 模型获得对新数据的近乎实时的预测，而无需每次都重新训练他们的机器学习模型。此外，客户现在可以对他们的图形数据的代表性样本进行训练，然后部署该样本以对图形中的任何实体进行预测，从而更快地训练和部署 Neptune ML 模型并节省成本。
要了解有关实时归纳推理的更多信息，请参阅 Neptune ML 文档页面。要开始使用 Neptune ML，请使用此 CloudFormation 快速入门并浏览 Neptun 笔记本中包含的预构建的 Neptune ML 笔记本教程。
有关定价和区域可用性的更多信息，请参阅 Neptune 定价页面和 AWS 区域表。使用 Amazon Neptune ML 实时归纳推理功能无需额外付费。您只需为 Amazon Neptune、Amazon SageMaker、Amazon CloudWatch 和 Amazon S3 等预置的资源付费。