Graph Learning

グラフ学習は、データをグラフ形式で表現し、その分析と解釈に焦点を当てる機械学習の一分野です。この手法は、グラフ内の関係性と構造を利用することで、学習と予測を行います。具体的には、グラフニューラルネットワーク（GNN）などの技術が用いられ、接続されたノード間の依存関係や影響を捉えることで、予測精度を向上させます。グラフ学習の主要な応用分野には、推薦システム、薬物発見、ソーシャルネットワーク分析、および不正検知などが含まれます。グラフデータの内在的な構造を掘り下げることで、従来の方法では見つけにくい深い洞察やパターンを明らかにします。