ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഗ്രാഫ് ചെയ്യുക

ഗ്രാഫ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു വിഭാഗമാണ് ഗ്രാഫ് ന്യൂറൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ (ജിഎൻഎൻ). സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്കുകളും ശുപാർശ സംവിധാനങ്ങളും പോലുള്ള ഒരു ഗ്രാഫ് അല്ലെങ്കിൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വഴി കണക്റ്റുചെയ്‌തിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ മനസ്സിലാക്കാൻ ജിഎൻഎൻ മെഷീനുകളെ സഹായിക്കുന്നു.

ഒരു ഗ്രാഫിലെ ഓരോ നോഡിനും വിവരങ്ങൾ സ്വീകരിക്കാനും മറ്റ് നോഡുകളിലേക്ക് കൈമാറാനും കഴിയും എന്ന ആശയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ് GNN-കൾ. നോഡുകൾക്കിടയിൽ തുടർച്ചയായ സന്ദേശങ്ങൾ കടന്നുപോകുന്ന ഘട്ടങ്ങളിലൂടെയാണ് ഈ വിവര കൈമാറ്റം സാധാരണയായി നടത്തുന്നത്. ഓരോ ഘട്ടത്തിനും പഠിക്കാനാകുന്ന പാരാമീറ്ററുകളുടെ ഒരു കൂട്ടം അനുസരിച്ച് ഒരു നോഡിൽ സംഭരിച്ചിരിക്കുന്ന ഡാറ്റ പരിഷ്കരിക്കാനാകും. നോഡ്-ലെവൽ ഡാറ്റ, നോഡ്-നോഡ് വിവര കൈമാറ്റം, പഠിക്കാനാകുന്ന പാരാമീറ്ററുകൾ എന്നിവയുടെ സംയോജനം ഗ്രാഫ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഉപയോഗപ്രദവും സങ്കീർണ്ണവുമായ സവിശേഷതകൾ പഠിക്കാൻ GNN-കളെ സഹായിക്കുന്നു.

സോഷ്യൽ നെറ്റ്‌വർക്ക് വിശകലനം, ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന സംവിധാനങ്ങൾ, മയക്കുമരുന്ന് കണ്ടെത്തൽ, പ്രോട്ടീൻ ഘടന പ്രവചനം എന്നിവയുൾപ്പെടെ നിരവധി യഥാർത്ഥ ജോലികളിൽ GNN-കൾ വിജയകരമായി പ്രയോഗിച്ചു. ഫോട്ടോഗ്രാഫുകളിലെ പാറ്റേണുകൾ തിരിച്ചറിഞ്ഞ് കമ്പ്യൂട്ടർ വിഷൻ അൽഗോരിതം മെച്ചപ്പെടുത്താനും അവ ഉപയോഗിച്ചു.

ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇന്റലിജൻസിന്റെ ഉപവിഭാഗമായ ഡീപ് ലേണിംഗ് എന്നറിയപ്പെടുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങളുടെ ഒരു വലിയ മേഖലയുടെ ഭാഗമാണ് ജിഎൻഎൻ. ഡീപ് ലേണിംഗ് അൽഗോരിതങ്ങൾ പഠിക്കുന്നതിനും പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുന്നതിനുമായി വലിയ അളവിലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുന്നതിനും വ്യാഖ്യാനിക്കുന്നതിനും മൾട്ടി-ലേയേർഡ് നെറ്റ്‌വർക്കുകൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഗ്രാഫ് ഘടനാപരമായ ഡാറ്റയിൽ പ്രത്യേകം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു എന്നതാണ് GNN-കളുടെ പ്രത്യേകത, അതേസമയം മറ്റ് ആഴത്തിലുള്ള പഠന അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത തരം ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യാൻ കഴിയും.

കമ്പ്യൂട്ടർ സയൻസിന്റെ പല മേഖലകളിലും പ്രയോഗങ്ങളുള്ള, ആവേശകരവും പരിവർത്തനം ചെയ്യാൻ സാധ്യതയുള്ളതുമായ ഗവേഷണ മേഖലയാണ് ജിഎൻഎൻ. മെഷീൻ ലേണിംഗിനായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റുകൾ കൂടുതൽ സങ്കീർണ്ണവും ഗ്രാഫ് ഘടനാപരമായതുമാകുമ്പോൾ, യഥാർത്ഥ ലോക പ്രശ്‌നങ്ങൾക്കുള്ള പുതിയതും ക്രിയാത്മകവുമായ പരിഹാരങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിന് GNN-കൾ മികച്ച സ്ഥാനത്താണ്.