“Graph Machine Learning é o futuro da IA. Ele pode ser usado para extrair informações de dados complexos e em larga escala e fazer previsões que os métodos tradicionais não podem igualar.”

— Demis Hassabis, CEO da DeepMind ( DeepMind Safety Research )

Graph Machine Learning (GML) é um campo em rápido crescimento que combina o poder do aprendizado de máquina com a representação de dados na forma de gráficos. Os gráficos são uma ferramenta poderosa para modelar sistemas complexos, pois podem capturar os relacionamentos e interações entre diferentes entidades.

Por que o Graph Machine Learning é melhor que a abordagem clássica ❓

O Graph Machine Learning (GML) é frequentemente considerado melhor do que o Classical Machine Learning por vários motivos:

1. Lidando com relacionamentos complexos: os gráficos são uma maneira natural de representar relacionamentos complexos entre entidades. Os algoritmos GML são projetados para aproveitar essa propriedade e podem lidar com relacionamentos que são difíceis ou impossíveis de representar usando métodos tradicionais.
2. Manipulação de dados ausentes: Em dados gráficos, é comum haver dados ausentes ou informações incompletas. Os algoritmos GML são robustos para esse tipo de dados e ainda podem extrair insights significativos.
3. Manipulação de dados em grande escala: os gráficos podem ser muito grandes e os algoritmos tradicionais de aprendizado de máquina podem ter dificuldades para lidar com conjuntos de dados tão grandes. Os algoritmos GML, por outro lado, são projetados especificamente para lidar com dados gráficos em grande escala e podem ser dimensionados para milhões de nós e arestas.
4. Manipulação de dados não euclidianos: os gráficos são dados não euclidianos, o que significa que a distância entre dois nós nem sempre é a mesma. Os algoritmos GML podem lidar com esse tipo de dados e extrair insights significativos deles.
5. Manipulação de dados dinâmicos: os gráficos podem mudar com o tempo, por exemplo, uma nova aresta pode ser adicionada a um gráfico de rede social. Os algoritmos GML podem lidar com essas mudanças dinâmicas e podem se adaptar aos novos dados e fornecer informações atualizadas.
6. Manipulação de dados não estruturados: os gráficos podem ser usados ​​para representar dados não estruturados, como texto, imagens e áudio. Os algoritmos GML podem extrair informações significativas desse tipo de dados e podem ser usados ​​em uma variedade de aplicativos, como processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e reconhecimento de fala.

Os algoritmos GML são usados ​​em diversas aplicações, como sistemas de recomendação, análise de redes sociais e bioinformática. Então, algoritmos populares junto com suas aplicações são explicados abaixo -

1. Redes Convolucionais Graficas (GCNs)

Um dos tipos mais populares de algoritmos GML são as Graph Convolutional Networks (GCNs) . GCNs são um tipo de rede neural projetada especificamente para dados gráficos. Eles usam camadas convolucionais para extrair recursos locais do gráfico e, em seguida, usam camadas totalmente conectadas para classificar ou prever as propriedades do gráfico. Os GCNs têm sido usados ​​com sucesso em muitas aplicações, como descoberta de drogas, dobramento de proteínas e previsão de tráfego.

Na descoberta de medicamentos, os GCNs podem ser usados ​​para prever a eficácia potencial de diferentes moléculas, representando as moléculas como gráficos, onde os átomos são os nós e as ligações químicas são as arestas. Os GCNs podem aprender as características estruturais de uma molécula que são mais importantes para sua atividade. Isso pode ajudar muito no processo de descoberta de medicamentos, identificando compostos novos e promissores para testes adicionais.

Além disso, os GCNs também podem ser usados ​​no dobramento de proteínas, onde podem prever a estrutura 3D de uma proteína a partir de sua sequência de aminoácidos. Isso pode ser usado para entender melhor a estrutura e a função das proteínas, o que é importante para entender muitos processos biológicos.

2. Redes de atenção gráfica (GATs)

Outro algoritmo GML popular é Graph Attention Networks (GATs) . Os GATs são semelhantes aos GCNs, mas usam mecanismos de atenção para pesar a importância de diferentes nós no grafo. Isso permite que o modelo se concentre nas partes mais relevantes do gráfico, o que pode melhorar seu desempenho. Os GATs têm sido usados ​​em uma variedade de aplicações, como processamento de linguagem natural e sistemas de recomendação.

Nos sistemas de recomendação, os GATs podem ser usados ​​para recomendar itens aos usuários com base nos itens com os quais eles interagiram no passado. Ao analisar as relações entre usuários e itens na forma de um gráfico, os GATs podem identificar padrões e fazer recomendações personalizadas.

Além disso, os GATs também podem ser usados ​​no processamento de linguagem natural, onde podem ser usados ​​para modelar as relações entre as palavras em uma frase ou documento.

3. Graph Autoencoders (GAEs)

Graph Autoencoders (GAEs) é outra classe popular de algoritmos GML. GAEs são um tipo de rede neural usada para aprendizado não supervisionado em dados gráficos. Eles usam redes de codificador e decodificador para aprender uma representação de baixa dimensão do grafo, que pode ser usada para tarefas como agrupamento ou visualização. Os GAEs têm sido usados ​​em uma variedade de aplicações, como detecção de anomalias e detecção de comunidades.

Na detecção de anomalias, os GAEs podem ser usados ​​para identificar padrões ou comportamentos incomuns em um gráfico. Isso pode ser útil para identificar transações fraudulentas em uma rede financeira ou detectar ataques cibernéticos em uma rede de computadores.

Além disso, os GAEs também podem ser usados ​​para detecção de comunidades, onde podem ser usados ​​para identificar grupos de nós em um grafo que estão mais conectados uns aos outros do que ao restante do grafo.

4. Métodos baseados em Random Walk

Métodos baseados em Random Walk também são uma importante classe de algoritmos GML. Esses métodos são baseados na ideia de simular caminhadas aleatórias sobre o grafo e usar as sequências de nós resultantes para aprender a estrutura ou as propriedades do grafo. Esta classe de métodos inclui PageRank, PageRank Personalizado, DeepWalk, Node2Vec, etc. Eles são amplamente utilizados em sistemas de recomendação, predição de links e detecção de comunidades.

Em sistemas de recomendação, métodos baseados em passeios aleatórios podem ser usados ​​para prever links entre nós em um grafo. Por exemplo, em uma rede social, esses métodos podem ser usados ​​para prever com quem um usuário provavelmente estabelecerá uma conexão a seguir. Da mesma forma, em um site de comércio eletrônico, esses métodos podem ser usados ​​para prever quais produtos um usuário provavelmente comprará.

Na detecção de comunidades, métodos baseados em passeios aleatórios podem ser usados ​​para identificar grupos de nós em um grafo que estão mais conectados uns aos outros do que ao restante do grafo. Esses métodos funcionam simulando caminhadas aleatórias sobre o grafo e identificando padrões nas sequências de nós visitados durante a caminhada. Ao analisar esses padrões, os algoritmos podem identificar grupos de nós com maior probabilidade de fazer parte da mesma comunidade.

➕ Mais aplicativos

Uma das aplicações importantes dos algoritmos GML é na análise de redes sociais. As redes sociais podem ser representadas como grafos, onde os nós representam os indivíduos e as arestas representam as relações entre eles. Algoritmos GML podem ser usados ​​para analisar essas redes e identificar padrões e tendências. Por exemplo, GCNs podem ser usados ​​para identificar indivíduos influentes em uma rede social, enquanto GAEs podem ser usados ​​para identificar comunidades dentro da rede.

Em bioinformática, os algoritmos GML podem ser usados ​​para analisar redes biológicas complexas, como redes de interação proteína-proteína ou redes reguladoras de genes. Ao representar essas redes como gráficos, os algoritmos GML podem ser usados ​​para identificar nodos importantes (por exemplo, proteínas ou genes) e entender seus papéis nos processos biológicos.

Em conclusão , o Graph Machine Learning (GML) é um campo em rápido crescimento que combina o poder do aprendizado de máquina com a representação de dados na forma de gráficos. Os algoritmos GML são usados ​​em uma ampla gama de aplicações, como descoberta de medicamentos, sistemas de recomendação e análise de redes sociais. Com o avanço dos algoritmos GML e a crescente quantidade de dados gráficos disponíveis, podemos esperar ver desenvolvimentos ainda mais empolgantes nesse campo no futuro.

Bom aprendizado !

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