ตอนนี้การวิเคราะห์ Amazon Neptune ผสานเข้ากับ GraphStorm สำหรับแมชชีนเลิร์นนิงกราฟที่ปรับขนาดได้แล้ว
วันนี้ เราประกาศการผสานรวมการวิเคราะห์ Amazon Neptune เข้ากับ GraphStorm ซึ่งเป็นไลบรารีแมชชีนเลิร์นนิงกราฟ (ML) แบบโอเพนซอร์สที่ปรับขนาดได้และสร้างขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันระดับองค์กร การผสานรวมนี้นำกลไกการวิเคราะห์กราฟประสิทธิภาพสูงของ Neptune และไปป์ไลน์ ML ที่ยืดหยุ่นของ GraphStorm มารวมกัน ทำให้ลูกค้าสามารถสร้างแอปพลิเคชันอัจฉริยะที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลเชิงลึกที่อิงตามกราฟได้ง่ายยิ่งขึ้น
ด้วยการเปิดตัวนี้ ลูกค้าสามารถฝึกกราฟนิวรัลเน็ตเวิร์ก (GNN) โดยใช้ GraphStorm และนำการแสดงที่เรียนรู้มา เช่น การฝังโหนด การจำแนกประเภท และการคาดการณ์ลิงก์มาสู่ Neptune Analytics เมื่อโหลดแล้ว ผู้ใช้สามารถสืบค้นกราฟที่ได้รับการเสริมประสิทธิภาพเหล่านี้แบบโต้ตอบและวิเคราะห์ได้โดยใช้อัลกอริทึมในตัว เช่น การตรวจจับชุมชนหรือการค้นหาความคล้ายคลึงกัน ซึ่งช่วยสร้างวงจรแลกเปลี่ยนข้อมูลที่ทรงพลังระหว่าง ML และมนุษย์ การผสานรวมนี้รองรับกรณีการใช้งานที่หลากหลาย ตั้งแต่การตรวจจับการฉ้อโกงและการแนะนำเนื้อหา ไปจนถึงการปรับปรุงข้อมูลห่วงโซ่อุปทาน การทำความเข้าใจเครือข่ายทางชีวภาพ หรือการปรับปรุงการแบ่งกลุ่มลูกค้า GraphStorm ทำให้การฝึกโมเดลง่ายขึ้นด้วยอินเทอร์เฟซบรรทัดคำสั่งระดับสูง (CLI) และรองรับกรณีการใช้งานขั้นสูงผ่าน Python API Neptune Analytics ซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการวิเคราะห์กราฟระดับพันล้านที่มีความหน่วงต่ำ ช่วยให้นักพัฒนาและนักวิเคราะห์สามารถสำรวจความสัมพันธ์แบบหลายช่วงเชื่อมต่อ วิเคราะห์รูปแบบกราฟ และดำเนินการสืบสวนแบบเรียลไทม์
ด้วยการผสมผสานกราฟ ML เข้ากับการวิเคราะห์ที่รวดเร็วและปรับขนาดได้ Neptune และ GraphStorm ช่วยให้ทีมงานเปลี่ยนจากความสัมพันธ์แบบดิบๆ ไปเป็นข้อมูลเชิงลึกที่เป็นจริง ไม่ว่าทีมงานจะค้นพบรูปแบบที่ซ่อนอยู่ จัดอันดับความเสี่ยง หรือปรับแต่งประสบการณ์ก็ตาม หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการใช้ GraphStorm ร่วมกับ Neptune Analytics โปรดไปที่บล็อกโพสต์