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TigerGraph lance sa solution ML Workbench

lundi 30 mai 2022

L’éditeur TigerGraph lance le TigerGraph ML (Machine Learning) Workbench - une boîte à outils à destination des scientifiques des données. Objectifs : leur permettre d’améliorer considérablement la précision des modèles ML et de raccourcir les cycles de développement.

ML Workbench est un framework Python basé sur Jupyter qui permet aux data scientists de construire rapidement des modèles d’apprentissage profond de l’intelligence artificielle en utilisant des données connectées. Le ML basé sur les graphiques a un pouvoir prédictif plus précis que l’approche ML traditionnelle.

"La solution ML Workbench permet aux entreprises d’obtenir des informations encore plus précises et une plus grande valeur commerciale sur les applications de prédiction de nœuds, comme la fraude ou encore pour les recommandations de produits", explique l’entreprise. Le ML Workbench permet aux utilisateurs avancés de l’IA/ML d’explorer facilement l’apprentissage automatique amélioré par les graphes et les réseaux neuronaux graphiques (GNN), car il est entièrement intégré à la base de données TigerGraph pour un traitement et une manipulation rapides et parallélisés des données de graphes.

Le ML Workbench peut directement interagir avec PyTorch, PyTorch Geometric, DGL et TensorFlow, mais également avec Amazon SageMaker, Microsoft Azure ML et Google Vertex AI.

ML Workbench est compatible avec TigerGraph 3.2 et plus, disponible en tant que service cloud entièrement géré et pour une utilisation sur site. Pour l’instant, la solution est testée auprès d’un panel d’utilisateurs, mais ML Workbench sera généralement disponible courant juin 2022.