그래프 신경망(GNN)이 신약 개발, 소셜 네트워크, 교통 예측 등을 위한 그래프 구조의 데이터로 AI를 혁신하는 방법을 알아보세요!
그래프 신경망(GNN)은 그래프로 구조화된 데이터에 대해 추론을 수행하도록 설계된 특수한 유형의 신경망(NN) 입니다. 순차적 또는 격자형 데이터에서 작동하는 다른 네트워크와 달리, GNN은 그래프에서 개체 간의 복잡한 관계와 종속성을 포착하는 데 탁월합니다. GNN의 핵심 강점은 노드의 연결에 대한 정보를 통합하는 표현을 학습하는 능력에 있으며, 이는 정확한 예측을 위해 맥락과 관계가 핵심인 작업에 이상적입니다. 이러한 접근 방식은 다양한 최신 AI 솔루션의 기본입니다.
GNN은 흔히 "메시지 전달" 또는 "이웃 집계"라고 불리는 프로세스를 통해 작동합니다. 이 과정에서 그래프의 각 노드는 바로 옆의 이웃 노드로부터 정보(특징)를 수집합니다. 그런 다음 이 집계된 정보를 사용하여 노드 자체의 특징 표현을 업데이트합니다. 이 단계는 여러 레이어에 걸쳐 반복되므로 노드의 표현이 그래프에서 더 멀리 떨어진 노드의 영향을 받을 수 있습니다. 그래프 구조 전체에 걸쳐 정보를 전파함으로써 GNN은 각 노드에 대해 자체 속성과 네트워크 내 위치를 모두 인코딩하는 풍부한 컨텍스트 인식 임베딩을 학습합니다. 비유클리드 데이터를 처리하는 이러한 능력은 딥러닝(DL) 분야의 주요 발전입니다.
GNN이 다른 일반적인 신경망 아키텍처와 어떻게 다른지 이해하는 것이 중요합니다:
GNN은 관계형 데이터를 효과적으로 모델링하는 능력 덕분에 다양한 영역에서 상당한 성공을 거두었습니다:
주요 딥 러닝 플랫폼 위에 구축된 여러 전문 프레임워크를 통해 GNN을 구축하고 훈련할 수 있습니다. 인기 있는 라이브러리는 다음과 같습니다:
이러한 도구는 데이터 집합을 관리하고 모델 배포 수명 주기를 간소화하기 위한 Ultralytics HUB와 같은 플랫폼과 결합되어 개발자가 복잡한 관계형 문제를 해결할 수 있도록 지원합니다.