О проекте

GOLEM (Graph Optimization and Learning by Evolutionary Methods) — фреймворк для автоматического поиска структур моделей на основе графов с помощью мета-эвристических методов искусственного интеллекта. Он служит основной для быстрой разработки производных инструментов - например, решений в области AutoML, идентификации уравнений, структурного обучения байесовских сетей.

Фреймворк построен вокруг нескольких идей:

• Потенциал метаэвристических методов в сложных пространствах оптимизации.
• Важность идентификации структурированных моделей во многих задачах.
• Возможность обобщения этих моделей в виде ориентированных графов и использования единого инструментария для работы с ними.

В совокупности GOLEM представляет собой инструмент прикладного ИИ, который может быть применен для создания моделей (в том числе гибридных) для широкого круга задач.

АРХИТЕКТУРНАЯ СХЕМА ФРЕЙМВОРКА

GOLEM потенциально применим для любых задач, в которых оптимизируемые структуры могут быть представлены в виде ориентированных графов с четко определенной целевой функцией для поиска лучшего решения.

В виде графов, оптимизируемых GOLEM-ом могут быть представлены описательные модели (уравнения), модели на данных (пайплайны машинного обучения, баесовские сети) и даже объекты реального мира (например, структура волнозащитных сооружений).