新的數(shù)字算法幫助科學(xué)家從多個(gè)來(lái)源連接數(shù)據(jù)點(diǎn)來(lái)解決高風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題

開(kāi)源圖機(jī)學(xué)習(xí)庫(kù)StellarGraph今天發(fā)布了一系列新的網(wǎng)絡(luò)圖分析算法，以幫助發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，處理更大的數(shù)據(jù)集并在減少內(nèi)存使用的同時(shí)提高性能。

StellarGraph是澳大利亞國(guó)家科學(xué)機(jī)構(gòu)CSIRO的一部分，通過(guò)它的數(shù)據(jù)科學(xué)部門(mén)Data61。

欺詐和網(wǎng)絡(luò)等問(wèn)題非常復(fù)雜，涉及來(lái)自多個(gè)來(lái)源的緊密關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)科學(xué)家在處理連接數(shù)據(jù)時(shí)面臨的挑戰(zhàn)之一是，如何理解實(shí)體之間的關(guān)系，而不是在豎井中查看數(shù)據(jù)，以便更深入地了解問(wèn)題。

團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人蒂姆·皮特曼表示，解決重大挑戰(zhàn)需要比簡(jiǎn)單算法更廣泛的背景。

“以網(wǎng)絡(luò)圖的形式獲取數(shù)據(jù)可以使組織了解他們?cè)噲D解決的問(wèn)題的整個(gè)背景——無(wú)論是執(zhí)法、理解遺傳疾病還是欺詐檢測(cè)?！?/p>

StellarGraph庫(kù)提供了最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法圖,裝備與工具來(lái)構(gòu)建數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師,測(cè)試和實(shí)驗(yàn)與強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在自己的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),允許他們看到模式和幫助他們的研究應(yīng)用于各行業(yè)解決現(xiàn)實(shí)世界問(wèn)題。

“我們已經(jīng)為數(shù)據(jù)科學(xué)家開(kāi)發(fā)了一個(gè)強(qiáng)大的、直觀的圖形機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)——它使最新的研究可以用于解決許多行業(yè)部門(mén)的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)問(wèn)題?！?/p>

CSIRO的Data61發(fā)布的1.0版本提供了三種新的算法，支持圖數(shù)據(jù)分類和時(shí)空數(shù)據(jù)，此外還提供了一種新的圖數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，可以顯著降低內(nèi)存使用量，提高性能。

從時(shí)空數(shù)據(jù)的發(fā)現(xiàn)模式和知識(shí)越來(lái)越重要,有深遠(yuǎn)的影響等許多現(xiàn)實(shí)世界的現(xiàn)象交通預(yù)測(cè),空氣質(zhì)量,甚至可能運(yùn)動(dòng)和接觸者追蹤的傳染性疾病的困擾適合深度學(xué)習(xí)框架,可以學(xué)習(xí)從收集的數(shù)據(jù)跨越空間和時(shí)間。

新的圖譜分類算法的測(cè)試包括利用訓(xùn)練圖譜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)預(yù)測(cè)分子的化學(xué)性質(zhì)的實(shí)驗(yàn)，這些進(jìn)展有望使數(shù)據(jù)科學(xué)家和研究人員找到抗病毒分子來(lái)對(duì)抗感染，比如。

圖書(shū)館的廣泛能力和增強(qiáng)的性能是三年來(lái)提供可訪問(wèn)的、前沿的算法的工作的頂峰。

Pitman先生說(shuō):“這次發(fā)布的新算法為需要解決的新問(wèn)題打開(kāi)了大門(mén)，包括欺詐檢測(cè)和道路交通預(yù)測(cè)。

“我們還簡(jiǎn)化了庫(kù)的使用，并努力優(yōu)化性能，允許用戶處理更大的數(shù)據(jù)?！?/p>

StellarGraph已成功用于預(yù)測(cè)阿爾茨海默氏癥的基因,提供先進(jìn)的人力資源分析和檢測(cè)比特幣ransomware, Data61研究的一部分,該技術(shù)是目前用來(lái)預(yù)測(cè)小麥人口特征基于基因組標(biāo)記導(dǎo)致改善基因組選擇策略來(lái)增加糧食產(chǎn)量。

該技術(shù)可應(yīng)用于工業(yè)、政府和研究領(lǐng)域的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集，并已開(kāi)始探索將星圖應(yīng)用于復(fù)雜的欺詐、醫(yī)療圖像和運(yùn)輸數(shù)據(jù)集。

調(diào)查性分析小組組長(zhǎng)亞歷克斯·柯林斯(Alex Collins)說(shuō):“組織面臨的挑戰(zhàn)是如何從他們的數(shù)據(jù)中獲得最大的價(jià)值。使用網(wǎng)絡(luò)圖分析可以為高風(fēng)險(xiǎn)、高影響的決策提供新的信息。”

StellarGraph是一個(gè)在TensorFlow2和Keras中構(gòu)建的Python庫(kù)，可以在StellarGraph的GitHub上免費(fèi)獲得。