Graf Sinir Ağı (GNN)

Graf Sinir Ağı (GNN), bir graf olarak yapılandırılmış veriler üzerinde çıkarım gerçekleştirmek için tasarlanmış özel bir sinir ağı (NN) türüdür. Sıralı veya ızgara benzeri veriler üzerinde çalışan diğer ağların aksine, GNN'ler bir grafikteki varlıklar arasındaki karmaşık ilişkileri ve bağımlılıkları yakalamada mükemmeldir. GNN'lerin temel gücü, bir düğümün bağlantıları hakkındaki bilgileri içeren temsilleri öğrenme yeteneklerinde yatar ve bu da onları bağlam ve ilişkilerin doğru tahminler yapmak için anahtar olduğu görevler için ideal hale getirir. Bu yaklaşım, çeşitli modern YZ çözümleri için temeldir.

GNN'ler Nasıl Çalışır?

GNN'ler genellikle "mesaj iletimi" veya "komşuluk toplama" olarak adlandırılan bir süreçle çalışır. Bu süreçte, grafikteki her düğüm, doğrudan komşularından bilgi (özellikler) toplar. Toplanan bu bilgi, daha sonra düğümün kendi özellik gösterimini güncellemek için kullanılır. Bu adım, birden fazla katmanda tekrarlanır ve bir düğümün temsilinin, grafikte daha uzakta bulunan düğümlerden etkilenmesine olanak tanır. GNN, bilgiyi grafiğin yapısı boyunca yayarak, her düğüm için hem kendi özelliklerini hem de ağ içindeki konumunu kodlayan zengin, bağlam duyarlı bir gömme (embedding) öğrenir. Öklid dışı verileri işleme yeteneği, derin öğrenme (DL) alanında önemli bir ilerlemedir.

GNN'lerin Diğer Ağlardan Farkı Nedir?

GNN'lerin diğer yaygın sinir ağı mimarilerinden nasıl farklılaştığını anlamak önemlidir:

• Evrişimsel Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks - CNNs): CNN'ler, görüntüler gibi ızgara yapılı veriler için tasarlanmıştır. Yerel mekansal hiyerarşileri yakalamak için evrişimsel filtreler kullanırlar. Nesne tespiti (object detection) (burada Ultralytics YOLO gibi modeller öne çıkar) ve görüntü sınıflandırması (image classification) gibi görevler için güçlü olsalar da, grafiklerin düzensiz yapısını doğal olarak işlemezler.
• Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler): RNN'ler, metin veya zaman serisi analizi gibi sıralı veriler için uzmanlaşmıştır, girdileri adım adım işler ve dahili bir durumu korur. İlişkilerin mutlaka sıralı olmadığı grafik verileri için daha az uygundurlar.
• Bilgi Grafiği (Knowledge Graph): Her ikisi de grafikleri içerse de, bir Bilgi Grafiği öncelikle veri depolama, erişim ve akıl yürütme için kullanılan gerçeklerin ve ilişkilerin yapılandırılmış bir temsilidir. Öte yandan, GNN'ler, tahmini görevleri gerçekleştirmek için grafik verilerinden temsiller öğrenen makine öğrenimi modelleridir. Bir GNN, örneğin, bir bilgi grafiği içinde depolanan veriler üzerinde çalışabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

GNN'ler, ilişkisel verileri etkili bir şekilde modelleme yetenekleri sayesinde çeşitli alanlarda önemli başarılar göstermiştir:

• İlaç Keşfi ve Kemoinformatik: Moleküller doğal olarak atomların düğüm ve bağların kenar olduğu grafikler olarak temsil edilebilir. GNN'ler, ilaç keşfi sürecinde moleküler özellikleri, potansiyel etkileşimleri ve etkinliği tahmin etmek için kullanılır ve Sağlık Hizmetlerinde Yapay Zeka alanındaki araştırmaları hızlandırır. Bu, DeepMind gibi kuruluşlar tarafından vurgulanan önemli bir kullanım örneğidir.
• Sosyal Ağ Analizi: Facebook ve X (eski adıyla Twitter) gibi platformlar, geniş grafik verileri üretir. GNN'ler, toplulukları (topluluk tespiti) tespit etmek, bağlantıları tahmin etmek (arkadaş önerileri), etkili kullanıcıları belirlemek ve Öneri Sistemlerini güçlendirmek için bu ağları analiz edebilir.
• Diğer Uygulamalar: GNN'ler ayrıca sahtekarlık tespiti için finansal modelleme, trafik tahmini için rotaları optimize etme, fizik simülasyonlarını geliştirme ve akıllı şehirlerde altyapı yönetimini iyileştirme gibi alanlarda da uygulanır.

GNN'ler için Araçlar ve Çerçeveler

GNN'leri oluşturmak ve eğitmek, büyük derin öğrenme platformlarının üzerine inşa edilmiş çeşitli özel çerçeveler tarafından erişilebilir hale getirilmiştir. Popüler kütüphaneler şunlardır:

• PyTorch Geometric (PyG): Yapılandırılmış verilerle ilgili çok çeşitli uygulamalar için GNN'ler yazmak ve eğitmek üzere PyTorch üzerine inşa edilmiş bir kütüphane.
• Derin Grafik Kütüphanesi (Deep Graph Library - DGL): Grafikler üzerinde derin öğrenme için kullanımı kolay, yüksek performanslı ve ölçeklenebilir bir açık kaynaklı kütüphane.
• TensorFlow GNN: Google'ın TensorFlow platformunda grafik sinir ağları oluşturmak için tasarlanmış bir kütüphanesi.

Bu araçlar, veri kümelerini yönetmek ve model dağıtım yaşam döngüsünü kolaylaştırmak için Ultralytics HUB gibi platformlarla birleştiğinde, geliştiricilerin karmaşık ilişkisel sorunların üstesinden gelmelerini sağlar.