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# Neptune ML の Gremlin 推論クエリ
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[Neptune ML 機能](machine-learning.md#machine-learning-capabilities) で説明しているように、Neptune ML は次の種類の推論タスクを実行できるトレーニングモデルをサポートしています。
+ **ノード分類** — 頂点プロパティのカテゴリカル特徴を予測します。
+ **ノードリグレッション** — 頂点の数値プロパティを予測します。
+ **エッジ分類** — エッジプロパティのカテゴリ別特徴を予測します。
+ **エッジリグレッション** — エッジの数値プロパティを予測します。
+ **リンク予測** — 始点ノードと送信エッジが与えられた終点ノード、または終点ノードと着信エッジを指定した始点ノードを予測します。

これらのさまざまなタスクを、[GroupLens Reserch](https://grouplens.org/datasets/movielens/) 提供の [MovieLens 100k データセット](https://grouplens.org/datasets/movielens/100k/)​ を使用する例で示すことができます。このデータセットは、映画、ユーザー、およびユーザーによる映画の評価から構成され、そこから次のようなプロパティグラフを作成しました。

![\[MovieLens 100k データセットを使用した映画プロパティグラフの例\]](http://docs.aws.amazon.com/ja_jp/neptune/latest/userguide/images/movie_property_graph_example.png)


**ノード分類**: 上記のデータセットでは、`Genre` は、エッジ `included_in` によって頂点タイプ `Movie` に接続されている頂点タイプです。ただし、データセットを微調整して `Genre` を頂点タイプ `Movie` の[カテゴリ別](https://en.wikipedia.org/wiki/Categorical_variable)特徴にすると、ナレッジグラフに追加された新しい映画の推論の問題 `Genre` は、ノード分類モデルを使用して解くことができます。

**ノードリグレッション**: 頂点タイプ `Rating` を、`timestamp` および `score` のようなプロパティを持つと考えると、`Rating` に対する数値 `Score` を推論する問題は、ノードリグレッションモデルを使用して解くことができます。

**エッジ分類**: 同様に、`Rated` エッジに関して、`Love`、`Like`、`Dislike`、`Neutral`、`Hate` のうち 1 つの値となる可能性があるプロパティ `Scale` がある場合、新しい映画/レーティング `Rated` エッジに対する推論の問題 `Scale` は、エッジ分類モデルを使用して解けます。

**エッジリグレッション**: 同様に、同じように `Rated` エッジに関して、レーティングの数値を保持する `Score` プロパティがある場合、これはエッジリグレッションモデルから推測できます。

**リンク予測**: 特定の映画を評価する可能性が最も高い上位 10 人のユーザーを見つけたり、特定のユーザーが評価する可能性が最も高い上位 10 本の映画を見つけたりするなどの問題は、リンク予測に該当します。

**注記**  
Neptune ML ユースケースについては、各ユースケースについて実践的に理解できるように設計された非常に豊富なノートブックセットがあります。Neptune [ML CloudFormation テンプレート](machine-learning-quick-start.md)を使用して Neptune ML クラスターを作成するときに、これらのノートブックを Neptune クラスターと一緒に作成できます。これらのノートブックは、[GitHub](https://github.com/aws/graph-notebook/tree/main/src/graph_notebook/notebooks/04-Machine-Learning) でも利用できます。

**Topics**
+ [Gremlin 推論クエリで使用される Neptune ML 述語](machine-learning-gremlin-inference-query-predicates.md)
+ [Neptune ML の Gremlin ノード分類クエリ](machine-learning-gremlin-vertex-classification-queries.md)
+ [Neptune ML での Gremlin ノードリグレッションクエリ](machine-learning-gremlin-vertex-regression-queries.md)
+ [Neptune ML の Gremlin エッジ分類クエリ](machine-learning-gremlin-edge-classification-queries.md)
+ [Neptune ML での Gremlin エッジリグレッションクエリ](machine-learning-gremlin-edge-regression.md)
+ [Neptune ML のリンク予測モデルを使用した Gremlin リンク予測クエリ](machine-learning-gremlin-link-prediction-queries.md)
+ [Neptune ML Gremlin 推論クエリの例外のリスト](machine-learning-gremlin-exceptions.md)