グラフ機械学習の紹介

Hugging Faceからのこの記事は、グラフ機械学習（GML）の入門的な概要として機能する可能性が高いです。グラフ構造、ノード、エッジ、およびそれらのプロパティなど、GMLの基本的な概念を説明するでしょう。この記事では、ソーシャルネットワーク、レコメンデーションシステム、創薬など、さまざまな分野におけるGMLの応用について議論する可能性があります。また、グラフ畳み込みネットワーク（GCN）やグラフアテンションネットワーク（GAT）など、さまざまなGMLアルゴリズムと技術にも触れ、初心者向けの基本的な理解を提供するかもしれません。この記事の焦点は、このトピックの基礎的な理解を提供することです。

• •GMLは、エンティティ間の関係を捉え、グラフとして表現されたデータを扱います。
• •主な概念には、ノード、エッジ、およびそれらの属性が含まれます。
• •GMLは、ソーシャルネットワークやレコメンデーションシステムなどのさまざまな分野で応用されています。