Amazon Neptune Analytics integriert sich jetzt mit GraphStorm für skalierbares Graph Machine Learning
Heute kündigen wir die Integration von Amazon Neptune Analytics mit GraphStorm an, einer skalierbaren Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen mit Graphen (ML), die für Anwendungen im Unternehmensmaßstab entwickelt wurde. Diese Integration bringt die leistungsstarke Graph-Analyse-Engine von Neptune und die flexible ML-Pipeline von GraphStorm zusammen und erleichtert Kunden die Entwicklung intelligenter Anwendungen, die auf graphbasierten Erkenntnissen basieren.
Mit dieser Einführung können Kunden Graph Neural Networks (GNNs) mit GraphStorm trainieren und die erlernten Darstellungen - wie Knoteneinbettungen, Klassifizierungen und Link-Vorhersagen - in Neptune Analytics einbringen. Sobald sie geladen sind, können diese angereicherten Graphen interaktiv abgefragt und mit integrierten Algorithmen wie der Community-Erkennung oder der Ähnlichkeitssuche analysiert werden, was eine leistungsstarke Rückkopplungsschleife zwischen ML und menschlicher Analyse ermöglicht. Diese Integration unterstützt eine breite Palette von Anwendungsfällen, von der Betrugserkennung und der Inhaltsempfehlung bis hin zur Verbesserung der Lieferkettenintelligenz, dem Verständnis biologischer Netzwerke oder der Verbesserung der Kundensegmentierung. GraphStorm vereinfacht das Modelltraining mit einer hochentwickelten Befehlszeilenschnittstelle (CLI) und unterstützt fortgeschrittene Anwendungsfälle über seine Python-API. Neptune Analytics ist für die Analyse von Milliarden von Graphen mit geringer Latenz optimiert und ermöglicht es Entwicklern und Analysten, Multi-Hop-Beziehungen zu erforschen, Graphenmuster zu analysieren und Untersuchungen in Echtzeit durchzuführen.
Durch die Kombination von Graph ML mit schneller, skalierbarer Analytik helfen Neptune und GraphStorm Teams dabei, von reinen Beziehungen zu echten Erkenntnissen zu gelangen - ganz gleich, ob es darum geht, versteckte Muster aufzudecken, Risiken einzustufen oder Erfahrungen zu personalisieren. Um mehr über die Verwendung von GraphStorm mit Neptune Analytics zu erfahren, besuchen Sie den Blogbeitrag.