Publié le: Dec 13, 2022
À compter de la version 1.2.0.2 d'Amazon Neptune, les clients peuvent désormais utiliser l'inférence inductive en temps réel avec Amazon Neptune ML pour permettre des prédictions de machine learning (ML) sur les nœuds, les périphéries et les propriétés (entités) qui ont été ajoutés au graphique après le processus d'entraînement des modèles de ML. Avec ce lancement, les clients peuvent faire des prédictions sur de nouvelles données sans nécessiter une mise à jour de leurs modèles de ML. Amazon Neptune ML est alimenté par Amazon SageMaker et utilise les réseaux neuronaux graphiques (GNN), une technique de machine learning spécialement conçue pour les graphiques qui peut améliorer la précision de la plupart des prédictions pour les graphiques de plus de 50 % par rapport aux prédictions utilisant des méthodes non graphiques, selon des recherches publiées par l'Université de Stanford.
Les clients ont souvent besoin de prédictions en temps réel pour des cas d'utilisation tels que la détection des fraudes, les recommandations de produits et la résolution d'identité. Par exemple, lorsqu'un nouvel utilisateur tente de créer un compte sur une plateforme de e-commerce, l'entreprise peut souhaiter générer un score de prédiction de fraudes à l'aide du machine learning et prendre des mesures d'atténuation des risques comme le blocage de la création du compte ou sa mise en attente pour examen manuel. Grâce à l'inférence inductive en temps réel pour Neptune ML, les clients peuvent obtenir des prédictions en temps quasi réel sur de nouvelles données en utilisant les modèles Neptune ML existants sans avoir à réentraîner leurs modèles de ML à chaque fois. De plus, les clients peuvent désormais entraîner et déployer des modèles Neptune ML plus rapidement et réduire les coûts en s'appuyant sur un échantillon représentatif de leurs données graphiques, puis en les déployant pour établir des prédictions sur n'importe quelle entité du graphique.
Pour en savoir plus sur l'inférence inductive en temps réel, consultez la page de documentation de Neptune ML. Pour démarrer avec Neptune ML, utilisez ce guide de démarrage rapide CloudFormation et parcourez les didacticiels préconçus du bloc-notes Neptune ML qui sont inclus dans le bloc-notes Neptune.
Pour plus d'informations sur la tarification et la disponibilité régionale, consultez la page de tarification Neptune et le tableau des régions AWS. Aucuns frais supplémentaires ne sont facturés pour l'utilisation de l'inférence inductive en temps réel d'Amazon Neptune ML. Vous ne payez que les ressources allouées telles qu'Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch et Amazon S3.