Amazon Neptune Analiz artık Ölçeklenebilir Grafik Makine Öğrenimi için GraphStorm ile entegre oluyor
Bugün, Amazon Neptune Analiz'in kurumsal ölçekli uygulamalar için tasarlanmış ölçeklenebilir, açık kaynaklı bir grafik makine öğrenimi (ML) kütüphanesi olan GraphStorm ile entegrasyonunu duyuruyoruz. Bu entegrasyon, Neptune'ün yüksek performanslı grafik analiz altyapısını ve GraphStorm'un esnek makine öğrenimi işlem hattını bir araya getirerek müşterilerin grafik tabanlı öngörülerle desteklenen akıllı uygulamalar oluşturmasını kolaylaştırıyor.
Bu lansman ile müşteriler GraphStorm kullanarak grafik sinir ağlarını (GNN'ler) eğitebilir ve öğrendikleri gösterimleri (düğüm katıştırmaları, sınıflandırmalar ve bağlantı tahminleri gibi) Neptune Analiz'e getirebilir. Yüklendikten sonra, bu zenginleştirilmiş grafikler etkileşimli olarak sorgulanabilir ve topluluk algılama veya benzerlik arama gibi yerleşik algoritmalar kullanılarak analiz edilebilir. Bu sayede makine öğrenimi ve insan analizi arasında güçlü bir geri bildirim döngüsü sağlanır. Bu entegrasyon, dolandırıcılığı tespit etmek ve içerik önermekten tedarik zinciri istihbaratını geliştirmeye, biyolojik ağları anlamaya veya müşteri segmentasyonunu geliştirmeye kadar çok çeşitli kullanım örneklerini destekler. GraphStorm, üst düzey bir komut satırı arabirimi (CLI) ile model eğitimini basitleştirir ve Python API'si aracılığıyla gelişmiş kullanım örneklerini destekler. Milyar ölçekli grafiklerin düşük gecikmeli analizi için optimize edilen Neptune Analiz, geliştiricilerin ve analistlerin çok atlamalı ilişkileri keşfetmesine, grafik modellerini analiz etmesine ve gerçek zamanlı araştırmalar yapmasına olanak tanır.
Neptune ve GraphStorm, grafik makine öğrenimini hızlı, ölçeklenebilir analizlerle birleştirerek ekiplerin gizli modelleri ortaya çıkarma, riskleri sıralama veya deneyimleri kişiselleştiriyor olma işlemleri fark etmeksizin ham ilişkilerden gerçek öngörülere geçmelerine yardımcı olur. GraphStorm'u Neptune Analiz ile kullanma hakkında daha fazla bilgi edinmek için blog gönderisini ziyaret edin.