Veröffentlicht am: Dec 13, 2022
Ab Amazon Neptune Version 1.2.0.2 können Kunden jetzt induktive Inferenz in Echtzeit mit Amazon Neptune ML verwenden, um Machine Learning (ML)-Vorhersagen für Knoten, Edges und Eigenschaften (Entitäten) zu ermöglichen, die dem Diagramm nach dem ML-Modell-Trainingsprozess hinzugefügt wurden. Mit dieser Einführung können Kunden Vorhersagen für neue Daten treffen, ohne dass ihre ML-Modelle aktualisiert werden müssen. Amazon Neptune ML wird von Amazon SageMaker unterstützt und verwendet Graph Neural Networks (GNNs), eine Machine Learning-Technik, die speziell für Diagramme entwickelt wurde und laut Forschungsergebnissen der Stanford University die Genauigkeit der meisten Vorhersagen für Diagramme verglichen mit Vorhersagen, die keine Diagrammmethoden verwenden, um über 50 % verbessern kann.
Kunden benötigen häufig Prognosen in Echtzeit für Anwendungsfälle wie Betrugserkennung, Produktempfehlungen und Identitätslösungen. Wenn neue Benutzer beispielsweise versuchen, ein Konto auf einer E-Commerce-Plattform zu erstellen, möchte das Unternehmen möglicherweise mithilfe von Machine Learning einen Wert für die Betrugsprognose generieren und Maßnahmen zur Risikominderung ergreifen, z. B. die Kontoerstellung blockieren oder das Konto zur manuellen Überprüfung sperren. Mit induktiver Inferenz in Echtzeit für Neptune ML können Kunden nahezu in Echtzeit Vorhersagen für neue Daten erhalten, indem sie bestehende Neptun-ML-Modelle verwenden, ohne ihre ML-Modelle jedes Mal neu zu trainieren. Darüber hinaus können Kunden Neptune-ML-Modelle jetzt schneller trainieren und bereitstellen sowie Kosten sparen, indem sie mit einer repräsentativen Stichprobe ihrer Diagrammdaten trainieren und diese dann bereitstellen, um Vorhersagen für eine Entität im Diagramm zu treffen.
Weitere Informationen zur induktiven Inferenz in Echtzeit finden Sie auf der Dokumentationsseite zu Neptune ML. Verwenden Sie für den Einstieg in Neptune ML diesen CloudFormation-Schnellstart und gehen Sie die vorgefertigten Neptune-ML-Notebook-Tutorials durch, die im Neptune-Notebook enthalten sind.
Ausführliche Informationen zu den Preisen und zur regionalen Verfügbarkeit finden Sie auf der Neptune-Preisseite und in der Tabelle der AWS-Regionen. Für die Verwendung der induktiven Echtzeit-Inferenz von Amazon Neptune ML fallen keine zusätzlichen Gebühren an. Sie zahlen nur für die bereitgestellten Ressourcen wie Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch und Amazon S3.