「Amazon Neptune ML」提供開始、グラフデータに最適な機械学習モデルの構築を容易に

　米Amazon Web Servicesは、グラフ専用の機械学習手法である「グラフニューラルネットワーク（GNN）」を用いた、「Amazon Neptune ML」の提供を12月8日（現地時間）に開始した。

　GNNは、グラフデータを操作するよう設計されており、ディープニューラルネットワークを使用してグラフの構造とその機能に関する情報を自動的に組み合わせ、正確な予測を生成する機械学習モデルを構築することで、リンク予測、不正検出、知識グラフの完成、製品の推奨といった問題に対して、最先端のパフォーマンスを実現する。

　今回、提供を開始したAmazon Neptune MLは、グラフデータに最適な機械学習モデルを選択してトレーニングするという手間のかかる作業を自動化し、Neptune APIとクエリを使用してグラフ上の機械学習へのアクセスを可能にする。

　Deep Graph Library（DGL）を使用しており、グラフデータでのGNNモデルの開発と適用を容易にし、新たなツールや機械学習テクノロジーを習得することなく、数時間で機械学習を作成、トレーニング、適用できるようになる。

　グラフアプリケーションのノードプロパティ予測およびリンク予測機能に対応しており、プロパティ予測ではグラフ内の他の頂点のプロパティ値に基づいてグラフ内のプロパティ値予測が可能で、ノード分類とノードプロパティ回帰をサポートしている。また、リンク予測ではもっとも可能性の高いソースノードまたはターゲットノードをランク付けすることで欠落している関係を予測でき、ターゲットノード予測とソースノード予測をサポートする。