그래프 신경망(GNN)이 신약 개발, 소셜 네트워크, 교통 예측 등을 위한 그래프 구조의 데이터로 AI를 혁신하는 방법을 알아보세요!
그래프 신경망(GNN)은 그래프 데이터에서 작동하도록 특별히 설계된 강력한 유형의 신경망입니다. 이미지나 시퀀스와 같은 그리드형 데이터에 최적화된 기존 신경망과 달리, GNN은 그래프 구조를 활용해 노드와 노드 간의 관계로부터 표현을 학습합니다. 이러한 기능 덕분에 소셜 네트워크 분석, 추천 시스템, 신약 개발 등 개체 간의 관계와 상호 작용이 중요한 작업에 매우 적합합니다.
GNN의 핵심은 노드의 이웃으로부터 정보를 취합하여 노드의 표현을 업데이트하는 방식으로 작동합니다. 메시지 전달 또는 이웃 집계라고도 하는 이 프로세스는 여러 계층에 걸쳐 반복되며, 그래프를 통해 정보가 전파될 수 있도록 합니다. 각 노드의 표현은 이웃 노드의 특징과 그래프 자체의 구조를 고려하여 개선됩니다. 이러한 반복적인 과정을 통해 GNN은 그래프 데이터 내의 복잡한 패턴과 의존성을 포착할 수 있습니다. GNN은 신경망의 원리를 기반으로 하여 그래프 데이터의 비유클리드 특성을 처리할 수 있도록 조정합니다. 그래프 컨볼루션 네트워크(GCN), GraphSAGE, 그래프 주의 네트워크(GAT)와 같이 집계 및 표현 학습에 대한 고유한 접근 방식을 가진 다양한 유형의 GNN이 존재합니다. 그래프 신경망의 수학적 기초에 대해 자세히 알아보려면 그래프 신경망 가이드와 같은 리소스를 참조하세요 : 방법 및 애플리케이션 검토와 같은 리소스를 통해 포괄적인 인사이트를 얻을 수 있습니다.
그래프 데이터를 처리하는 GNN의 능력은 다양한 분야에 걸쳐 광범위한 응용 분야를 열어줍니다. 다음은 몇 가지 예시입니다:
다른 애플리케이션으로는 사용자-아이템 상호작용을 그래프로 모델링할 수 있는 추천 시스템, 거래 네트워크에서 비정상적인 패턴을 식별하여 사기 탐지, 교통 네트워크의 트래픽 예측 등이 있습니다.
GNN 모델을 개발하고 배포하려면 프로세스를 간소화하는 전문 프레임워크가 필요한 경우가 많습니다. PyTorch 지오메트릭(PyG )은 GNN을 구현하기 위한 도구와 기능을 특별히 제공하는 PyTorch 의 인기 있는 확장 라이브러리로, GNN 구현을 위한 도구와 기능을 제공합니다. 널리 사용되는 또 다른 프레임워크는 다양한 딥 러닝 백엔드를 지원하고 효율적인 그래프 작업을 제공하는 딥 그래프 라이브러리(DGL)입니다. Ultralytics HUB와 같은 플랫폼은 머신 러닝에서 그래프 데이터의 중요성이 커짐에 따라 특정 AI 작업에 그래프 기반 접근 방식을 점점 더 많이 도입하고 있습니다.
GNN은 그래프 데이터에 초점을 맞춘다는 점에서 구별되지만, 다른 머신 러닝 개념과도 관련이 있습니다. 예를 들어, 컴퓨터 비전에서 사용되는 CNN(Convolutional Neural Network) 과 마찬가지로 GNN도 특징 추출을 수행하지만 이미지가 아닌 그래프 구조의 데이터에 대해 추출을 수행합니다. 감지된 객체 간의 관계가 중요한 시나리오에서 객체 감지와 같은 다른 기술과 함께 사용할 수 있습니다. AI가 계속 발전함에 따라 GNN은 머신러닝 환경에서 기존 기술을 보완하고 복잡하고 상호 연결된 데이터에 대한 솔루션을 가능하게 하는 필수적인 도구가 되고 있습니다.
