Phân tích Amazon Neptune hiện tích hợp với GraphStorm để cung cấp dịch vụ máy học đồ thị có thể điều chỉnh quy mô
Hôm nay, chúng tôi công bố phần tích hợp Phân tích Amazon Neptune với GraphStorm, một thư viện máy học (ML) đồ thị nguồn mở, có quy mô linh hoạt, được xây dựng cho các ứng dụng có quy mô doanh nghiệp. Phần tích hợp này kết hợp công cụ phân tích đồ thị hiệu suất cao của Neptune và quy trình ML linh hoạt của GraphStorm, giúp khách hàng dễ dàng xây dựng các ứng dụng thông minh nhờ vào thông tin chuyên sâu dựa trên đồ thị.
Với sự ra mắt này, khách hàng có thể đào tạo các mạng nơ-ron đồ thị (GNN) bằng GraphStorm và đưa các phần biểu diễn đã học của chúng – ví dụ: nhúng nút, phân loại và dự đoán liên kết – vào Phân tích Neptune. Sau khi được tải, các đồ thị phong phú này có thể được truy vấn dưới dạng tương tác và được phân tích bằng các thuật toán tích hợp, như phát hiện cộng đồng hoặc tìm kiếm sự tương đồng, từ đó tạo ra một vòng phản hồi mạnh mẽ giữa ML và khả năng phân tích của con người. Phần tích hợp này hỗ trợ rất nhiều trường hợp sử dụng, từ phát hiện gian lận, đề xuất nội dung cho đến cải thiện thông tin tình báo về chuỗi cung ứng, tìm hiểu mạng sinh học hoặc tăng cường phân khúc khách hàng. GraphStorm đơn giản hóa việc đào tạo mô hình với giao diện dòng lệnh (CLI) cấp cao và hỗ trợ các trường hợp sử dụng nâng cao thông qua API Python. Dịch vụ Phân tích Neptune được tối ưu hóa để phân tích đồ thị có quy mô hàng tỷ với độ trễ thấp, cho phép nhà phát triển và nhà phân tích khám phá các mối quan hệ nhiều bước, phân tích các mẫu hình đồ thị và thực hiện các cuộc điều tra trong thời gian thực.
Với sự kết hợp đồ thị ML và khả năng phân tích nhanh, có thể điều chỉnh quy mô, Neptune và GraphStorm giúp các nhóm chuyển đổi từ các mối quan hệ thô sang thông tin chuyên sâu thực tế – bất kể họ đang khám phá các mẫu hình ẩn, xếp hạng rủi ro hay cá nhân hóa trải nghiệm. Để tìm hiểu thêm về cách sử dụng GraphStorm với Phân tích Neptune, hãy truy cập bài đăng trên blog.