Graph Learning

Graph Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der sich auf die Analyse und Interpretation von Daten konzentriert, die in Form von Graphen dargestellt werden. Es nutzt die Beziehungen und Strukturen innerhalb von Graphen, um zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Dazu gehören Techniken wie Graph Neural Networks (GNNs), die Abhängigkeiten und Einflüsse zwischen verbundenen Knoten erfassen können, was die Vorhersagegenauigkeit erheblich verbessert. Wichtige Anwendungsbereiche des Graph Learning sind Empfehlungssysteme, Arzneimittelentwicklung, Sozialnetzwerkanalyse und Betrugserkennung. Durch das Auswerten der intrinsischen Struktur von Graphendaten enthüllt Graph Learning tiefgreifende Erkenntnisse und Muster, die mit traditionellen Methoden schwer zu entdecken sind.