یادگیری ماشین گراف ۲۰۲۰ تا ۲۰۲۵

سال 202۴ به پایان رسد و زمان آن فرا رسیده است که بنشینیم و دستاوردهای بدست آمده در Graph ML و همچنین فرضیه‌سازی در مورد پیشرفت‌های احتمالی در سال 202۵ را بررسی کنیم.

زمینه یادگیری ماشین گراف (Graph ML) به سرعت از سال 2020 تا 2025 تکامل یافته است که با پیشرفت در مبانی نظری، ادغام با مدل‌های زبان بزرگ (LLM) و افزایش گراف‌های دانش هدایت می‌شود. در زیر ترکیبی از روندهای کلیدی، پیشرفت‌ها و جهت‌گیری‌های نوظهور آورده شده است:

یادگیری ماشین گراف: مرور مفاهیم ۱

رمزگشایی شبکه‌های عصبی گراف – قسمت 1

شبکه‌های عصبی گراف (GNN) در علم داده[1] و یادگیری ماشین مورد توجه قرار گرفته‌اند، اما هنوز در خارج از محافل متخصص به خوبی شناخته نشده‌اند. برای درک این رویکرد هیجان‌انگیز، باید با حوزه وسیع‌تر یادگیری ماشین گراف (GML) شروع کنیم. بسیاری از منابع آنلاین در مورد GNN و GML صحبت می‌کنند که گویی مفاهیم قابل تعویض هستند یا گویی GNNها یک رویکرد نوشدارویی هستند که سایر رویکردهای GML را منسوخ می‌کند. این به سادگی اینطور نیست. یکی از اهداف اصلی GML فشرده‌سازی ساختارهای داده گراف پراکنده بزرگ برای فعال کردن پیش بینی و استنتاج امکان پذیر است. GNNها یکی از راه‌های انجام این کار، شاید پیشرفته‌ترین راه، اما نه تنها راه هستند. درک این موضوع به ایجاد پایه بهتری برای بخش‌های آینده این مجموعه کمک می‌کند، جایی که ما انواع خاصی از GNN و رویکردهای GML مرتبط را با جزئیات بیشتری پوشش خواهیم داد.

در این پست به این موارد خواهیم پرداخت:

·         مروری کوتاه بر ساختارهای داده گراف[2] داشته باشیم

·         وظایف GML و انواع مسائلی که آنها حل می‌کنند را پوشش می‌دهیم

·         مفهوم فشرده‌سازی و اهمیت آن در راه‌اندازی رویکردهای مختلف GML، از جمله GNNها را بررسی می‌کنیم

یادگیری عمیق و گراف‌ها

قصیده‌ای وجود دارد که به هیپوقراط نسبت داده می‌شود که می‌گوید: “ars longa, vita brevis” (هنر طولانی است، زندگی کوتاه است). این به احساس اضطراب اشاره دارد زمانی که سعی می‌کنید تمام مهارت‌ها و دانش لازم برای پزشک شدن را بیاموزید، در حالی که روزهای شما 24 ساعت است و طول عمر شما بیش از 80 سال نیست.

زمانی که سعی می‌کنید از تمام پیشرفت‌های جدید در زمینه یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق مطلع شوید، همان احساسی را دارید که امروزه در مورد معماری‌های یادگیری عمیق مبتنی بر گراف‌ها وجود دارد. در زیر مجموعه‌ای از مقالات عالی برای خواندن در مورد این موضوع داغ جذاب وجود دارد: