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Come descritto in Funzionalità di Neptune ML, Neptune ML supporta modelli di addestramento che possono eseguire i seguenti tipi di attività di inferenza:
Classificazione dei nodi: previsione della funzionalità categoriale di una proprietà del vertice.
Regressione dei nodi: previsione di una proprietà numerica di un vertice.
Classificazione degli archi: previsione della funzionalità categoriale di una proprietà dell'arco.
Regressione degli archi: previsione di una proprietà numerica di un arco.
Previsione dei collegamenti: previsione dei nodi di destinazione per un nodo di origine e un arco in uscita specifici oppure i nodi di origine per un nodo di destinazione e un arco in entrata specificati.
Possiamo illustrare queste diverse attività con esempi che utilizzano il set di dati da MovieLens 100.000
Classificazione dei nodi: nel set di dati precedente, Genre è un tipo di vertice collegato al tipo di vertice Movie tramite l'arco included_in. Tuttavia, se si modifica il set di dati per rendere Genre una funzionalità categorialeMovie, il problema di dedurre Genre per i nuovi film aggiunti al grafo della conoscenza può essere risolto usando modelli di classificazione dei nodi.
Regressione dei nodi: se si considera il tipo di vertice Rating, che ha proprietà come timestamp e score, il problema di dedurre il valore numerico Score per una valutazione Rating può essere risolto usando modelli di regressione dei nodi.
Classificazione degli archi: allo stesso modo, se per un arco Rated è presente una proprietà Scale che può avere uno dei valori Love, Like, Dislike, Neutral, Hate, allora il problema di dedurre Scale per l'arco Rated per i nuovi film/valutazioni può essere risolto utilizzando modelli di classificazione degli archi.
Regressione degli archi: allo stesso modo, se per lo stesso arco Rated è presente una proprietà Score che contiene un valore numerico per la valutazione, questo può essere dedotto usando modelli di regressione degli archi.
Previsione dei collegamenti: nell'ambito della previsione dei collegamenti rientrano problemi come trovare i dieci utenti con le maggiori probabilità di valutare un determinato film o trovare i primi dieci film con le maggiori probabilità di essere valutati da un utente specifico.
Nota
Per i casi d'uso di Neptune ML, è disponibile un ampio set di notebook progettati per fornire informazioni pratiche su ogni caso d'uso. È possibile creare questi notebook insieme al cluster Neptune quando si utilizza il modello Neptune ML per creare un cluster Neptune ML. AWS CloudFormation Questi notebook sono disponibili anche su github
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