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🌟 그래프 신경망 (GNN)은 딥러닝의 한 분야로, 그래프 구조 데이터를 처리하기 위한 강력한 도구이다. 그래프 구조 데이터는 소셜 네트워크, 분자 구조, 추천 시스템 등 다양한 분야에서 나타난다. 기존의 딥러닝 모델은 이러한 그래프 형태의 데이터를 효과적으로 처리하기 어려웠지만, GNN은 그래프의 노드(node)와 엣지(edge) 간의 관계를 학습하여 데이터를 분석할 수 있도록 설계되었다.🌳 GNN의 기본 개념 (Basic Concepts of GNN)GNN은 그래프의 노드와 엣지를 활용하여 정보를 처리한다. 주요 구성 요소는 다음과 같다:노드 (Node / 노드): 그래프를 구성하는 개별 요소 (예: 소셜 네트워크의 사용자, 분자 구조의 원자).엣지 (Edge / 엣지): 노드 간의 관계를 나타냄..

🔮 마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF) 소개\n\n마코프 랜덤 필드 (Markov Random Fields, MRF)는 머신러닝과 컴퓨터 비전 분야에서 널리 사용되는 강력한 확률적 모델입니다. MRF는 그래프 구조를 사용하여 변수 간의 의존성을 모델링하며, 이미지 분석, 자연어 처리, 의료 영상 분석 등 다양한 분야에서 활용됩니다.\n\n### 🔑 핵심 개념 (Key Concepts)\n\n* 노드 (Node): 그래프의 각 점으로, 랜덤 변수를 나타냅니다. (예: 픽셀의 색상, 단어의 품사)\n* 에지 (Edge): 노드 간의 연결선으로, 변수 간의 관계를 나타냅니다. 연결된 노드는 서로 영향을 미칩니다.\n* 클리크 (Clique): 그래프에서 모든 노드..

💡 그래프 기반 머신러닝의 세계로!그래프 기반 머신러닝(Graph-Based Machine Learning)은 데이터를 그래프 구조로 표현하고, 그래프의 구조적 특징을 활용하여 머신러닝 작업을 수행하는 분야이다. 기존의 데이터 형식(표, 이미지, 텍스트 등)으로는 파악하기 어려운 데이터 간의 관계와 연결성을 효과적으로 분석할 수 있다는 장점이 있다. 소셜 네트워크, 추천 시스템, 생물학적 네트워크 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 복잡한 관계를 모델링하고 예측하는 데 매우 유용하다.🕸️ 그래프란 무엇인가? (What is a Graph?)그래프는 객체(nodes 또는 vertices, 노드)와 객체 간의 관계(edges 또는 links, 엣지)로 이루어진 자료 구조이다. 노드는 데이터를 나타내고,..