Neo4j kondigt Graph Machine Learning aan

Neo4j heeft Neo4j for Graph Data Science gelanceerd, een oplossing die graph-gebaseerde machine learning-technieken democratiseert door gebruik te maken van deep learning en convolutionele neurale netwerken.

Tot nu toe hebben volgens Neo4j maar weinig bedrijven buiten Google en Facebook de middelen gehad om gebruik te maken van graph inbeddingsacties. Deze krachtige techniek berekent de vorm van het omringende netwerk voor elk stukje data in een graph, waardoor betere machine learning voorspellingen mogelijk zijn. Neo4j for Graph Data Science versie 1.4 wil de manier waarop bedrijven voorspellingen doen breder toegankelijk maken in verschillende scenario's van fraudedetectie tot het volgen van het klant- of patiënttrajecten, tot het ontdekken van geneesmiddelen.

Neo4j for Graph Data Science versie 1.4 is volgens het bedrijf de eerste en enige graph-native machine learning-functionaliteit die commercieel beschikbaar. De mogelijkheid om gegeneraliseerde, voorspellende functies uit data te leren, is belangrijk omdat organisaties niet altijd weten hoe ze verbonden gegevens moeten weergeven voor gebruik in machine learning-modellen. De nieuwste Neo4j-versie bevat algoritmen die de structuur van de graph van een gebruiker leren, in plaats van te vertrouwen op vooraf bepaalde formules.

Meer informatie: Neo4j