Analisi Amazon Neptune ora si integra con GraphStorm per il machine learning su grafi scalabile
Oggi introduciamo l'integrazione di Analisi Amazon Neptune con GraphStorm, una libreria scalabile open-source per il machine learning su grafi, progettata per applicazioni su scala aziendale. Questa integrazione unisce il motore di analisi dei grafi ad alte prestazioni di Neptune e la pipeline di machine learning flessibile di GraphStorm, semplificando per i clienti la creazione di applicazioni intelligenti basate su dati approfonditi derivati da grafi.
Con questo lancio, i clienti possono addestrare reti neurali su grafi (GNN) utilizzando GraphStorm e importare in Analisi Amazon Neptune le rappresentazioni apprese, ad esempio gli embedding dei nodi, le classificazioni e le predizioni di collegamenti. Una volta caricati, questi grafi arricchiti possono essere interrogati in modo interattivo e analizzati utilizzando algoritmi integrati come il rilevamento delle community o la ricerca per similarità, abilitando un potente ciclo di feedback tra machine learning e analisi umana. Questa integrazione supporta un'ampia gamma di casi d'uso, dalla rilevazione di frodi e dal consiglio di contenuti, al miglioramento dell'intelligence della catena di fornitura, alla comprensione delle reti biologiche o al perfezionamento della segmentazione dei clienti. GraphStorm semplifica l'addestramento dei modelli grazie a un'interfaccia a riga di comando (CLI) di alto livello e supporta casi d'uso avanzati tramite la propria API Python. Analisi Amazon Neptune, ottimizzato per l'analisi a bassa latenza di grafi su scala di miliardi di elementi, consente a sviluppatori e analisti di esplorare relazioni multi-hop, analizzare i pattern nei grafi ed eseguire indagini in tempo reale.
Combinando il machine learning su grafi con analisi rapide e scalabili, Analisi Amazon Neptune e GraphStorm aiutano i team a passare da semplici relazioni grezze a concreti dati approfonditi, che si tratti di scoprire pattern nascosti, classificare i rischi o personalizzare le esperienze. Per saperne di più sull'utilizzo di GraphStorm con Analisi Amazon Neptune, consulta il post del blog.