Почему нейросеть графа чувствовала себя одинокой? Потому что у него не было границ, с которыми можно было бы соединиться!

Машинное обучение на основе графов – это область машинного обучения, которая фокусируется на анализе и прогнозировании на основе структурированных данных, представленных в виде графиков. Графы — это математические структуры, состоящие из узлов (также называемых вершинами) и ребер (также называемых ссылками или соединениями), которые их соединяют. Графы используются для представления сложных отношений, таких как социальные сети, транспортные системы и молекулярные структуры.

Алгоритмы машинного обучения графов используются для извлечения информации из этих сложных графиков. Этот тип машинного обучения особенно полезен в приложениях, которые включают анализ сложных и структурированных данных, таких как анализ социальных сетей, системы рекомендаций и обнаружение мошенничества.

Одним из наиболее распространенных алгоритмов машинного обучения графов является сверточная нейронная сеть графов (GCN). GCN — это нейронные сети, которые могут работать с графами, используя структуру графа для изучения представлений узлов. Целью GCN является прогнозирование меток узлов, таких как метки классов или числовые значения, на основе характеристик узлов и соседних с ними узлов.

GCN строятся путем наложения нескольких уровней сверточных операций графа, где каждый уровень применяет линейное преобразование к функциям узла и объединяет функции соседних узлов. Выход каждого уровня проходит через нелинейную функцию активации, такую ​​как ReLU или сигмоид, перед передачей на следующий уровень. Последний слой GCN создает предсказанные метки узлов.

Еще одним популярным алгоритмом машинного обучения графов является встраивание графов. Встраивание графа — это процесс представления узлов и ребер графа в виде векторов в низкоразмерном пространстве. Алгоритмы встраивания графов направлены на сохранение структурной и семантической информации графа при уменьшении размерности данных.

Алгоритмы встраивания графов могут быть неконтролируемыми или контролируемыми. Алгоритмы неконтролируемого встраивания графов направлены на изучение представлений узлов без использования каких-либо меток или аннотаций. Примеры неконтролируемых алгоритмов встраивания графов включают DeepWalk, node2vec и LINE. С другой стороны, контролируемые алгоритмы встраивания графов используют помеченные данные для изучения представлений узлов. Примеры контролируемых алгоритмов встраивания графов включают GraphSAGE, PinSage и GATNE.

Нейронные сети графов (GNN) — это еще один класс алгоритмов машинного обучения графов, которые можно использовать для различных задач, включая классификацию узлов, предсказание ссылок и классификацию графов. GNN являются обобщением GCN, которые могут работать с графами произвольной структуры, включая ориентированные и циклические графы.

GNN строятся путем определения схемы передачи сообщений, где каждый узел отправляет сообщения своим соседям и обновляет свое представление на основе полученных сообщений. Затем обновленные представления узлов используются для прогнозирования или классификации графа.

Помимо GCN, алгоритмов встраивания графов и GNN, в последние годы было разработано множество других алгоритмов машинного обучения графов, включая автокодировщики графов, сети внимания графов и преобразователи графов.

Машинное обучение графов имеет множество применений в различных областях, включая анализ социальных сетей, поиск лекарств, прогнозирование трафика и системы рекомендаций. Например, при анализе социальных сетей алгоритмы графического машинного обучения могут использоваться для выявления влиятельных пользователей, выявления сообществ и прогнозирования распространения информации или заболеваний. При поиске лекарств алгоритмы графического машинного обучения могут использоваться для прогнозирования эффективности и токсичности лекарств на основе их молекулярной структуры. При прогнозировании трафика алгоритмы машинного обучения графов могут использоваться для прогнозирования потока трафика и заторов на основе исторических данных о трафике.

В заключение, машинное обучение на основе графов — это быстро развивающаяся область, ориентированная на анализ и создание прогнозов на основе структурированных данных, представленных в виде графиков. Алгоритмы машинного обучения графов, такие как GCN, алгоритмы встраивания графов и GNN, используются для извлечения информации из сложных графов и имеют множество приложений в различных областях.

Графическое машинное обучение в фармацевтике

Машинное обучение графов стало важным инструментом в фармацевтической промышленности для решения различных задач, таких как поиск лекарств, идентификация целей и перепрофилирование лекарств. Вот несколько примеров приложений графического машинного обучения в фармацевтике:

  1. Открытие лекарств: машинное обучение графов можно использовать для разработки новых кандидатов в лекарства. Например, исследователи могут использовать графовые нейронные сети для прогнозирования свойств молекул и определения соединений, которые могут оказывать терапевтическое действие.
  2. Идентификация цели: машинное обучение графов может помочь определить потенциальные цели для наркотиков. Исследователи могут использовать методы графового анализа для анализа биологических сетей и выявления ключевых белков или генов, связанных с конкретным заболеванием.
  3. Перепрофилирование лекарств: машинное обучение графов может помочь определить новые способы использования существующих лекарств. Исследователи могут использовать анализ графиков для выявления сходства между различными заболеваниями и лекарствами и использовать эту информацию для определения новых показаний для существующих лекарств.
  4. Дизайн клинических испытаний. Машинное обучение графов может помочь оптимизировать дизайн клинических испытаний. Исследователи могут использовать анализ графиков для определения подгрупп пациентов, которые с наибольшей вероятностью получат пользу от конкретного лечения, и использовать эту информацию для разработки более эффективных и действенных клинических испытаний.

В целом машинное обучение на графах может произвести революцию в поиске и разработке лекарств в фармацевтической промышленности.

Источники:

  1. Документация NetworkX: https://networkx.github.io/documentation/stable/
  2. Граф нейронных сетей в PyTorch: https://pytorch-geometric.readthedocs.io/en/latest/notes/introduction.html
  3. Глубокое обучение на графиках: https://www.tensorflow.org/tutorials/representation/learning_with_graphs
  4. Графовые сверточные сети (GCN): https://tkipf.github.io/graph-convolutional-networks/
  5. Графическое машинное обучение с Neo4j: https://neo4j.com/developer/graph-machine-learning/