Как графы применяются в машинном обучении?

Графы в машинном обучении обеспечивают математическую основу для точного анализа, понимания проблемы и изучения реальных проблем. 2 Они упрощают сложную систему и облегчают выполнение задачи. 2

Некоторые области применения графов в машинном обучении:

• Моделирование отношений между объектами. 2 Графы обеспечивают гибкий и выразительный способ моделирования отношений в различных областях, таких как социальные сети, биологические сети, системы рекомендаций, графы знаний и многое другое. 2
• Дополнение обучающих выборок. 3 Графы знаний могут содержать вспомогательные фактические сведения об элементах, входящих в обучающую выборку, что позволяет её расширить. 3
• Решение специфических задач. 1 Например, восстановление пропущенных связей внутри графа или генерация графов с нужными свойствами. 1

Для работы с графами в машинном обучении используются такие методы, как встраивание узлов, встраивание графов и графовые нейронные сети. 2

Некоторые примеры применения графов в машинном обучении: диагностическое моделирование, помощь в диагностике и лечении онкобольных, разработка фармацевтических препаратов, поиски путей объединения теорий экологии и эволюции. 5