Publicado en: Jul 29, 2021
Amazon Neptune ML, una capacidad de aprendizaje electrónico para gráficos que utiliza redes neuronales de gráficos (GNN), ahora está disponible de forma general en todas las regiones donde Amazon Neptune está disponible. Al utilizar Deep Graph Library (DGL), una biblioteca de código abierto con la que AWS contribuye, Neptune ML automatiza la pesada tarea de seleccionar y entrenar el mejor modelo de ML para los datos del gráfico. Con Neptune ML, puede mejorar la precisión de la mayoría de las predicciones de gráficos en más de un 50 % en comparación con las predicciones realizadas con métodos no gráficos.
Las aplicaciones de gráficos, como recomendaciones de productos, gráficos de conocimientos, visión completa del cliente y detección de fraudes, pueden proporcionar datos detallados con información como etiquetas previstas en nuevos vértices y aristas. Ahora puede utilizar Neptune ML para predecir las propiedades o los valores numéricos en bordes usando modelos de clasificación y regresión. Además, Neptune ML automatiza la codificación de características y la selección de instancias en función de los datos y el tamaño del gráfico, lo que facilita aún más a los clientes ejecutar las cargas de trabajo de aprendizaje automático en Neptune. En el caso de cambios en los datos del gráfico, también puede actualizar las predicciones usando los modelos de Neptune ML existentes o volviendo a entrenar los mejores hiperparámetros identificados anteriormente en los modelos existentes.
Para empezar, use una pila de CloudFormation de inicio rápido de Neptune ML como guía para los tutoriales preintegrados en blocs de notas de Neptune. Para obtener más información sobre las nuevas mejoras, consulte la página de documentación de Neptune ML. Neptune ML está disponible para que los clientes lo usen en producción a partir de la versión de Neptune 1.0.5.0. Solo paga por los recursos aprovisionados, como Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch y Amazon S3.