게시된 날짜: Feb 11, 2022
이제 Amazon Neptune에서 그래프 데이터에 대해 Neptune ML(기계 학습)을 사용하는 사용자 지정 기계 학습 모델을 정의할 수 있습니다. Neptune ML은 DGL(Deep Graph Library)을 사용하여 개발된 GNN(Graph Neural Network)을 사용하는 Amazon Neptune의 기계 학습 기능으로서 그래프 데이터에 대한 ML 모델을 선택 및 훈련하는 번거로운 작업을 자동화해 줍니다. 이 출시를 통해 사용자는 속성 그래프에 대한 Apache TinkerPop Gremlin 추론 쿼리뿐 아니라 W3C의 RDF(Resource Description Framework) 데이터 모델에 대한 SPARQL 추론 쿼리도 실행할 수 있습니다. RDF를 위한 새 기계 학습 태스크는 객체 분류, 객체 회귀, 객체 예측 및 주제 예측을 포함합니다.
사용자 지정 모델 훈련은 직접 DGL로 개발한 사용자 지정 GNN 모델을 이용하고자 하는 사용자, 또는 테이블 또는 앙상블 모델의 사용과 같은 노드 분류 및 회귀의 고급 사용 사례를 위해 고안되었습니다. 예를 들어, 사용자 지정 ML 모델을 구축하여 자격 증명 그래프에 고객 레코드를 연결하거나, 사기 탐지를 위해 비그래프 및 그래프 모델의 예측을 결합할 수 있습니다. Neptune ML은 SPARQL 지원을 통해 객체와 주제 모두의 속성에 대한 범주 분류 또는 숫자 회귀를 추론할 수 있습니다. 또한 Neptune ML은 RDF 데이터에서 기존 주제 및 술어를 기반으로 가장 가능성이 높은 객체를 예측할 수 있으며 그 반대 방향으로도 예측할 수 있습니다.
빠른 시작 설정을 사용하여 Neptune ML을 시작할 수 있습니다. Neptune ML은 Amazon Neptune이 지원되는 모든 리전에서 Neptune 버전 1.0.5.0 이상에서부터 사용할 수 있습니다. Neptune ML 사용에 따르는 추가 비용은 없습니다. Amazon Neptune, Amazon SageMaker, Amazon CloudWatch 및 Amazon S3와 같이 프로비저닝된 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.