投稿日: Feb 11, 2022
Amazon Neptune のグラフデータに対して、Neptune Machine Learning (ML) でカスタム機械学習モデルを定義することができるようになりました。Neptune ML は Amazon Neptune の機械学習機能で、Deep Graph Library (DGL) で開発された Graph Neural Networks (GNNs) を使用して、グラフデータに対する ML モデルの選択とトレーニングという手間のかかる作業を自動化します。今回の発表では、プロパティグラフに対する Apache TinkerPop Gremlin の推論クエリに加え、W3C の Resource Description Framework (RDF) データモデルに対する SPARQL の推論クエリも実行することができます。RDF の新しい機械学習タスクには、目的語分類、目的語回帰、目的語予測、主語予測が含まれます。
カスタムモデルトレーニングは、DGL で開発した独自のカスタム GNN モデルを持ち込みたいユーザーや、表形式やアンサンブルモデルの使用など、ノード分類や回帰の高度なユースケースを対象としています。例えば、アイデンティティグラフのお客様レコードをリンクするためのカスタム ML モデルを構築したり、非グラフモデルとグラフモデルによる予測を組み合わせて不正検出することができます。SPARQL のサポートにより、Neptune ML は目的語と主語の両方のプロパティにおいてカテゴリー分類と数値回帰を推論することができます。また、Neptune ML は、RDF データに対して、既存の主語と述語を考慮して、最も可能性の高い目的語を予測したり、その逆も行うことができます。
クイックスタート設定を使用して、Neptune ML を始めることができます。Neptune ML は、Neptune バージョン 1.0.5.0 以降、Amazon Neptune が利用可能なすべてのリージョンで利用可能です。Neptune ML の使用に、他の追加料金はかかりません。Amazon Neptune、Amazon SageMaker、Amazon CloudWatch、Amazon S3 などのプロビジョンされたリソースに対してのみ料金をお支払いいただきます。