게시된 날짜: Jul 29, 2021
Amazon Neptune 기계 학습은 Graph Neural Networks(GNNs)를 사용하는 그래프용 기계 학습 기능으로, 현재 Amazon Neptune이 제공되는 모든 리전에서 보편적으로 이용할 수 있습니다. AWS가 게시하는 오픈 소스 라이브러리인 Deep Graph Library(DGL)를 사용해 Neptune 기계 학습은 그래프 데이터에 가장 적합한 기계 학습 모델을 선정하고 교육하는 번거로움을 자동화합니다. Neptune 기계 학습은 그래프 이외의 방법을 사용한 예측과 비교하여 그래프 예측 대부분의 정확도를 50% 이상 개선할 수 있습니다.
제품 권장 사항, 지식 그래프, 고객 360, 사기 탐지 등과 같은 그래프 애플리케이션은 새로운 꼭지점 및 엣지에 대한 예측 레이블과 같은 정보를 통해 깊은 인사이트를 제공할 수 있습니다. Neptune 기계 학습의 분류 및 회귀 모형을 사용해 엣지의 속성이나 숫자 값을 예측할 수 있습니다. 또한, Neptune 기계 학습은 그래프 데이터와 크기에 따라 기능 인코딩 및 인스턴스 선택을 자동화하여 고객이 Neptune에서 기계 학습 워크로드를 더욱 쉽게 실행할 수 있도록 해줍니다. 그래프 데이터를 변경하려면 기존 Neptune 기계 학습 모델을 사용하거나 기존 모델에서 이전에 식별한 최상의 하이퍼 매개변수를 사용한 재교육을 통해 예측을 업데이트할 수도 있습니다.
시작하려면, Neptune 기계 학습 퀵 스타트 CloudFormation 스택을 사용해 Neptune 노트북의 사전 구축 튜토리얼을 살펴보십시오. 새로운 기능에 대한 자세한 내용은 Neptune 기계 학습 설명서 페이지를 참조하세요. Neptune 기계 학습은 Neptune 버전 1.0.5.0부터 프로덕션 용도로 고객이 사용할 수 있습니다. Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch 및 Amazon S3와 같이 프로비저닝된 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.