TigerGraphがグラフニューラルネットワークML/AIモデリング用のWorkbenchを起動 from venturebeat.com

データサイエンティスト向けのグラフ分析プラットフォームのメーカーであるTigerGraphは、本日のGraph＆AI Summitイベントで、アナリストがMLモデルの精度を大幅に向上させ、開発サイクルを短縮できるようにする新世代のツールキットであるTigerGraph ML（Machine Learning）Workbenchを発表しました。
ML Workbenchは、JupyterベースのPython開発フレームワークであり、データサイエンティストが、ビジネスから直接接続されたデータを使用してディープラーニングAIモデルを構築できるようにします。
グラフ対応のMLは、従来のMLアプローチよりも正確な予測力があり、実行時間がはるかに短いことが証明されています。
グラフベースのMLは、アルゴリズムモデルの構築に数分かかる場合があります。
「グラフはMLの学習とパフォーマンスを加速および改善することが証明されていますが、API（アプリケーションプログラミングインターフェイス）とライブラリを使用してそれを実現するための学習曲線は、多くのデータ科学者にとって非常に急勾配であることが証明されています」とリー氏はメディアアドバイザリーで述べています。