Digital Qazaqstan 2026 форумы аясында өткен митапта VirtuousAI стартапының GraphML/AI бағытының жетекшісі Алан Салимов графтық технологиялардың маңыздылығы мен олардың өзара байланысқан күрделі деректерді талдаудағы рөлі туралы сөз қозғады. Графтар — деректерді тиімді ұсыну мен талдаудың әмбебап құралы ретінде маңызды орын алады, деп хабарлайды DKNews.kz.
Графтар: деректерді талдаудың әмбебап құралы
Алан Салимовтың айтуынша, графтар түйіндер мен олардың арасындағы байланыстардан тұрады, және деректің құрылымы мен мазмұны да маңызды рөл атқарады. Графтық технологиялар өзара байланысқан деректерді — мысалы, әлеуметтік желілер, бизнес үдерістер немесе биологиялық жүйелер сияқты күрделі жүйелерді модельдеуде қолдануға мүмкіндік береді.
«Графтар бүгінгі таңда кеңінен қолданылады. Олар пайдаланушылар арасындағы байланыстарды талдаудан бастап, күрделі жүйелерді модельдеуге дейінгі түрлі міндеттерді шешуге мүмкіндік береді. Дәстүрлі тәсілдермен анықтау қиын жасырын байланыстар мен заңдылықтарды ашуға мүмкіндік береді», – деді Алан Салимов.
Графтық талдау мен network science әдістері
Митап барысында графтық талдау мен network science әдістеріне ерекше назар аударылды. Оларға мыналар кіреді:
- Ең қысқа жолды табу: жүйедегі ең тиімді байланыс жолдарын анықтау.
- Орталықтылықты талдау: жүйедегі ең маңызды түйіндерді анықтау.
- Қауымдастықтарды анықтау: жүйедегі байланыстардың қандай топтар құратынын түсіну.
Бұл тәсілдер жүйедегі маңызды түйіндерді анықтауға, әлсіз тұстарды табуға және процестерді оңтайландыруға мүмкіндік береді.
Графтық дерекқорлар мен машиналық оқыту
Сессия барысында Neo4j және TigerGraph сияқты графтық дерекқорлар қарастырылды. Бұл дерекқорлар миллиардтаған байланыстарды өңдей алады және үлкен көлемдегі деректермен жұмыс істеуде жоғары тиімділік көрсетеді. Дәстүрлі SQL жүйелерінен айырмашылығы, олар деректерді граф түрінде сақтап, талдауға мүмкіндік береді, бұл аналитикалық мүмкіндіктерді едәуір кеңейтеді.
Графтық дерекқорларда мәліметтер құрылымын қарапайым түрде сақтау мүмкіндігі, әсіресе, күрделі және байланысқан деректермен жұмыс істегенде тиімді.
Graph Machine Learning (GraphML) және GNN
Graph Machine Learning (GraphML) бөлімінде графтық нейрондық желілер (GNN) таныстырылды. Бұл әдіс түйіндер мен байланыстардың атрибуттарымен қатар граф құрылымын пайдаланып, әртүрлі міндеттерді шешуге мүмкіндік береді, мысалы:
- Жіктеу,
- Байланыстарды болжау,
- Ұсыным жүйелерін құру.
Алан Салимовтың айтуынша, графтық модельдер мен GNN қазіргі таңда ұсыным жүйелерінен бастап биоинформатика мен химияға дейін кең қолданылуда. Олар интеллектуалды жүйелердің негізіне айналуда.
Қорытынды
Сессия қорытындысында GraphML мен графтық дерекқорлардың дамуы қазіргі кездегі деректер көлемі мен күрделілігінің артуымен байланысты, әрі олар жасанды интеллект пен деректерге негізделген шешімдердің келесі кезеңін айқындайтын негізгі қозғаушы күштердің бірі болатыны атап өтілді.
