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本日、グラフニューラルネットワークを簡単に実装できるオープンソースのライブラリ Deep Graph Library が Amazon SageMaker で使用できる機能が発表されました。 近年では、手書き文字・画像・動画などの複雑なデータから、精巧なパターンを抽出できる優れた能力によって、深層学習が世の中を席巻しています。しかしながら、このようなカテゴリーに分類されないデータは多く存在しており、こうしたデータはグラフを使うことでより適切に表現可能な場合があります。直感的にも、畳み込みニューラルネットワークや回帰型ニューラルネットワークのような従来のニューラルネットワークは、このようなデータに対して適切ではないことがわかりますし、新たなアプローチが必要と言えます。 グラフニューラルネットワークとは グラフニューラルネットワーク(GNN)は最近開発された機械学習に関連した技術の中で最もわくわくするものの一つで、これらの参考文献を読むことで、まずは概要を理解できます。 GNNは次のようなデータセットに対する予測モデルを作成するために使用されます。 ソーシャルネットワーク: 人同士の関係性を示すグラフ 推薦システム: カスタマーと商品の関係性を示すグラフ 化学構造解析: 化合物が原子やそれらの結合としてモデル化されているグラフ サイバーセキュリティ: ソースとデスティネーション IP アドレスの関係性を示すグラフ 多くの場合、これらのデータセットは非常に大きく、その一部にしかレベル付けがなされていません。例えば、詐欺行為の検出を目的として、特定の人物が詐欺を働く確率を予測するために、詐欺を過去に働いたことがある既知の人物との関係性を解析するシナリオを考えます。これは、グラフの一部のみが詐欺師または善良な人物としてラベルづけされている半教師あり学習のタスクになります。そして、人手でラベル付けした大規模なデータセットを用意して、データを「linearize」し、従来の機械学習アルゴリズムを適用するよりも良いソリューションであると言えます。 このような問題へ取り組むにあたって、それぞれの業界知識 (小売、金融、化学など) 、コンピュータサイエンスの知識 (Python, 深層学習, オープンソースのツール) 、IT インフラの知識 (モデルのトレーニング、デプロイ、スケールリングの方法) が必要になります。全てのスキルを習得できる方はごく少数でしかないため、Deep Graph LibraryやAmazon SageMakerのようなツールが必要とされています。 Deep Graph Libraryの紹介 Github上で2018年 12月にリリースされたDeep Graph Library (DGL) とは、研究者や科学者が自分たちのデータセットを対象に、GNNのすばやい開発・学習・評価を補助してくれるPythonのオープンソースライブラリです。 DGLは PyTorch や Apache MXNet のようなポピュラーなディープラーニングフレームワークの上で動作するようになっています。これらのフレームワークに関する知識がある場合は、初心者でも安心な実装例を通して簡単に使い始めることができます。GTC 2019 で開催されたワークショップの資料も非常に参考になります。実装例を試したあと、DGL で実装された最先端のモデルをここから試すことも可能です。例えば、Graph Convolution Network (GCN) と CORA […]