Прикладное машинное обучение и глубокое обучение

На семинаре планируется рассмотреть подходы к представлению молекулярных графов для использования их в моделях машинного обучения.

Графы являются распространенной структурой данных для многих прикладных областей. В частности, молекулярные графы используются в качестве естественного представления химических соединений в задачах хемоинформатики, таких, как генерация новых молекул с заданными свойствами, предсказание продуктов химических реакций и т.д. Таким образом, возникает проблема нахождения эффективного представления графовых структур для дальнейшего использования их в моделях машинного обучения.

В докладе будет рассмотрено определение молекулярного графа, его особенности и существующие подходы к его репрезентации. Большее внимание будет уделено методам graph representation learning и примерам их использования для кодирования молекулярных графов.

Докладчик: Нина Лукашина.

Язык доклада: русский.

Дата и время: 22-е октября, 20:00-21:30.

Место: Таймс, аудитория 204.

Видео с предыдущих семинаров доступно по ссылке: http://bit.ly/MLJBSeminars