Publié le: Jul 29, 2021
Amazon Neptune ML, une capacité machine learning pour les graphes utilisant des réseaux neuronaux graphiques (GNN), est désormais disponible pour tous dans toutes les régions où Amazon Neptune est disponible. Neptune ML automatise – à l'aide de Deep Graph Library (DGL), une bibliothèque open source à laquelle AWS contribue – la tâche exigeante de sélectionner et d'entraîner le meilleur modèle de ML pour les données orientée graphes. Avec Neptune ML, vous pouvez améliorer de plus de 50 % la précision de la plupart des prédictions pour les graphiques par rapport aux prédictions effectuées à l'aide de méthodes non graphiques.
Les applications orientées graphes telles que les recommandations de produits, les graphes de connaissances, client 360 et la détection de fraude fournissent éventuellement des informations approfondies comme des étiquettes prédites sur de nouveaux sommets et périphéries. Vous pouvez désormais utiliser Neptune ML pour prédire des propriétés ou des valeurs numériques sur les périphéries à l'aide de modèles de classification et de régression. En outre, Neptune ML automatise l'encodage des fonctions et la sélection d'instances en fonction des données et de la taille du graphe, ce qui permet aux clients gérer encore plus facilement des applications de machine learning sur Neptune. Pour les modifications apportées à vos données de graphe, vous pouvez également mettre à jour les prédictions en utilisant des modèles Neptune ML existants ou en vous recyclant à l'aide des meilleurs hyperparamètres identifiés précédemment dans les modèles existants.
Pour démarrer, utilisez une pile CloudFormation de démarrage rapide de Neptune ML pour parcourir les tutoriels prédéfinis dans les blocs-notes Neptune. Pour en savoir plus sur ces nouvelles améliorations, consultez la page de documentation de Neptune ML. Neptune ML est disponible pour les clients désireux de démarrer la production à partir de Neptune version 1.0.5.0. Vous ne payez que les ressources allouées telles qu'Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch, et Amazon S3.