게시된 날짜: Dec 8, 2020
오늘 Amazon은 Graph Neural Networks(GNN)를 사용하는 Amazon Neptune의 새로운 기능인 Amazon Neptune ML을 발표했으며, 이 기술은 그래프 데이터를 사용하여 쉽고 빠르며 정확하게 예측할 수 있는 그래프 전용의 기계 학습(ML) 기술입니다. 스탠포드 대학에서 발표한 연구에 의하면 GNN은 그래프 이외의 방법을 사용한 예측과 비교하여 그래프 예측 대부분의 정확도를 50% 이상 개선할 수 있습니다.
관계가 수십억 개인 그래프에서 정확히 예측하는 작업은 어렵고 시간이 많이 걸릴 수 있습니다. XGBoost와 같은 기존 ML 접근 방식은 테이블 형식의 데이터용으로 설계되었기 때문에 그래프에서는 효과적으로 작동할 수 없습니다. 따라서 이 방법을 그래프에서 사용하면 시간이 걸리고 전문 기술이 필요하며, 최적의 예측에 미치지 못할 수도 있습니다.
Neptune ML은 AWS가 기여하고 딥 러닝을 그래프 데이터에 쉽게 적용할 수 있는 오픈 소스 라이브러리인 Deep Graph Library(DGL)를 사용하여 그래프 데이터에 최적인 ML 모델을 선택 및 훈련하는 어려운 작업을 자동화했으며, 이를 통해 사용자는 Neptune API 및 쿼리를 사용함으로써 ML을 그래프에서 직접 실행할 수 있습니다. 따라서 이제 새로운 도구 및 ML 기술을 배울 필요가 없이 몇 주가 아닌 몇 시간 만에 Neptune 데이터에 대한 ML을 생성, 훈련 및 적용할 수 있습니다.
Amazon SageMaker, Amazon Neptune, Amazon CloudWatch 및 Amazon S3와 같이 사용된 AWS 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다. Neptune ML은 Neptune 엔진 버전 1.0.4.1(또는 그 이상)을 사용하는 고객이 사용할 수 있으며, Neptune이 제공되는 모든 상용 리전에서 사용할 수 있습니다. 이 기능에 대한 자세한 내용은 Neptune ML 설명서 페이지를 참조하세요.