گراف نیورل نیٹ ورکس

گراف نیورل نیٹ ورکس (GNNs) مشین لرننگ الگورتھم کی ایک کلاس ہیں جو گراف ساختہ ڈیٹا کا تجزیہ کرتی ہیں۔ GNNs مشینوں کو ڈیٹا کا احساس دلانے میں مدد کرتی ہیں جو گراف یا نیٹ ورک کے ذریعے جڑے ہوئے ہیں، جیسے کہ سوشل نیٹ ورکس اور سفارشی نظام۔

GNNs اس خیال پر مبنی ہیں کہ گراف میں ہر نوڈ دوسرے نوڈس کو معلومات حاصل اور منتقل کر سکتا ہے۔ یہ معلومات کی منتقلی عام طور پر نوڈس کے درمیان مسلسل پیغامات کی ایک سیریز کے ذریعے کی جاتی ہے۔ ہر قدم سیکھنے کے قابل پیرامیٹرز کے سیٹ کے مطابق نوڈ میں ذخیرہ شدہ ڈیٹا میں ترمیم کرسکتا ہے۔ نوڈ لیول ڈیٹا، نوڈ-نوڈ انفارمیشن ٹرانسفر، اور قابل سیکھنے کے پیرامیٹرز کا مجموعہ GNNs کو گراف ساختہ ڈیٹا سے مفید اور پیچیدہ خصوصیات سیکھنے میں مدد کرتا ہے۔

GNNs کو بہت سے حقیقی دنیا کے کاموں میں کامیابی کے ساتھ لاگو کیا گیا ہے، بشمول سوشل نیٹ ورک کا تجزیہ، تجویز کرنے والے نظام، منشیات کی دریافت، اور پروٹین کی ساخت کی پیشن گوئی۔ انہیں تصویروں میں نمونوں کو پہچان کر کمپیوٹر ویژن الگورتھم کو بہتر بنانے کے لیے بھی استعمال کیا گیا ہے۔

GNNs مشین لرننگ الگورتھم کے ایک بڑے شعبے کا حصہ ہیں جسے ڈیپ لرننگ کہا جاتا ہے، مصنوعی ذہانت کا سب سیٹ۔ ڈیپ لرننگ الگورتھم سیکھنے اور پیشین گوئیاں کرنے کے لیے بڑی مقدار میں ڈیٹا کا تجزیہ اور تشریح کرنے کے لیے کثیر پرتوں والے نیٹ ورکس کا استعمال کرتے ہیں۔ GNN اس لحاظ سے منفرد ہیں کہ وہ خاص طور پر گراف ساختہ ڈیٹا پر توجہ مرکوز کرتے ہیں، جبکہ دیگر گہری سیکھنے والے الگورتھم مختلف قسم کے ڈیٹا کا تجزیہ کر سکتے ہیں۔

GNNs تحقیق کا ایک دلچسپ اور ممکنہ طور پر تبدیلی کا شعبہ ہے، جس میں کمپیوٹر سائنس کے بہت سے شعبوں میں درخواستیں ہیں۔ جیسا کہ مشین لرننگ کے لیے استعمال کیے جانے والے ڈیٹاسیٹس تیزی سے پیچیدہ اور گراف ساختہ ہوتے جاتے ہیں، GNNs حقیقی دنیا کے مسائل کے نئے اور تخلیقی حل کی ترقی کو طاقت دینے کے لیے اچھی پوزیشن میں ہیں۔