GNNを構築し、学習します。モデルを学習することができます。学習については、こちらのドキュメントを参照してください。アルゴリズムを実行できるようにします。以下のコードスニペットは、SageMaker(ローカル環境またはクラウドインスタンス)を使用してモデルを学習する様子を示しています。モデルの性能は以下のように表示されます。95%以上の精度を得ることができます。モデルとの比較については、前回のブログ記事の結果セクションを参照してください。パスにアップロードします。次に、学習したモデルをリアルタイムに不正検知するためのデプロイについて説明します。モデルのデプロイを簡単に行うことができます。クラスを使用して学習済みモデルをデプロイします。使用しているためです。学習済みモデルファイルやアセットの他に、カスタマイズしたモデルをデプロイするためのエントリーポイントファイルが必要です。エントリーポイントファイルは、推論エンドポイントインスタンスのメモリ内で実行・保存され、推論リクエストに応答します。ファイルで、大きく4つの機能を実行します。メソッドで実装されています。以下のコードをご覧ください(簡単のため、解説コードを一部削除しています)。つの入力引数を取ります。以下のコードをご覧ください。メソッドで作成されます。モデルフォルダから保存されたモデルファイルと関連するアセットを読み込みます。以下のコードをご覧ください。SageMakerはこのリストを受け取り、output_fnというインナーメソッドに渡して最終的な関数を完成させます。バージョン、など)を設定します。メソッドを呼び出します。以下のコードをご覧ください。モデルをデプロイする方法を示しています。パイプラインを使用することをおすすめします。アプリケーションによって実装されており、異なるリージョンやアカウントで簡単に複製することができます。新しい取引データが到着したとき、リアルタイム予測を行うために、4つのステップを完了する必要があります。リアルタイム予測については、以下の疑似コードを参照してください。完全な実装はこちらにあります。3つのステップでより低いレイテンシが要求されます。したがって、グラフデータベースはこれらのタスクに最適な選択であり、特にサブグラフ抽出はグラフデータベースクエリで効率的に達成できる可能性があります。クエリに基づいています。推論モードがあります。モデルの推論をトランスダクティブモードからインダクティブモードに変換する必要があります。モデルは新しいノードやエッジを扱うことができます。トランスダクティブモードとインダクティブモードの違いのデモを次の図に示します。トランスダクティブモードの学習では、予測対象となる(ラベル付けされていない)ノードおよびエッジと、ラベル付けされているノードおよびエッジが混在しています。モデルは推論を行う前に予測対象のノードとエッジを識別し、学習の間に推論されるでしょう。インダクティブモードでは、モデルは学習グラフで学習しますが、未知のノード(右の赤い点線丸のノード)をその隣接ノード(右の灰色の三角形のノード。同様に未知かもしれない)を使って予測する必要があります。モデルはトランスダクティブモードで学習・テストされます。アドレスやカードの種類など、特徴のないノードについても埋め込みを学習します。モデルはこれらの埋め込みをノードの特徴として使い、テストセット内のノードを予測します。リアルタイム推論を行う際に新たに追加された、特徴を持たないノードの中には、学習グラフに存在しなかったため埋め込みを持たないものもあります。この問題を解決する一つの方法として、同じノードタイプに含まれる全ての埋め込み値の平均値を新しいノードに割り当てるという方法があります。本ソリューションでは、この方法を採用しています。ポータル(以下のスクリーンショット参照)を提供しています。シミュレーションされたオンライン取引を生成し、検出された不正取引情報をリアルタイムで可視化することができます。リソースの削除ソリューションを試し終わったら、課金を避けるためにリソースを削除してください。ベースのリアルタイム不正検出ソリューションを構築する方法を紹介しました。このソリューションには、3つの大きな利点があります。リポジトリを参照してください。モデルを変更しないまま、独自のデータ形式に合わせてデータ処理コードをカスタマイズし、リアルタイム推論機構を変更することをおすすめします。4つのステップに分割しました。4つのステップでデモデータセットで予測結果を得るには数秒かかります。グラフデータのスキーマ設計とサブグラフや特徴抽出のクエリーを最適化することで、推論レイテンシを大幅に削減できると考えています。本記事の翻訳は機械学習ソリューションアーキテクトの大渕が担当しました。生成など、さまざまな問題を顧客が解決するのを支援しています。ネットワークを使った、中国、米国、シンガポールの顧客向けソリューションの開発に成功しています。サービスに関する多くの公開プレゼンテーションを行っています。ソリューションの設計と開発に重点を置いています。チームを担当してきました。リサーチサイエンティストであり、強化学習の分野を共同でリードしています。関する最新の研究を使用して、顧客が高度な機械学習ソリューションを構築するのを支援しています。エンジニアリングの博士号を取得しました。がい、年齢、その他の属性によって差別することなく、平等に採用選考の機会を提供しています。