Grafik jaringan saraf

Graph Neural Networks (GNNs) adalah kelas algoritma pembelajaran mesin yang menganalisis data terstruktur grafik. GNN membantu mesin memahami data yang terhubung melalui grafik atau jaringan, seperti jaringan sosial dan sistem rekomendasi.

GNN didasarkan pada gagasan bahwa setiap node dalam grafik dapat menerima dan mentransfer informasi ke node lain. Transfer informasi ini biasanya dilakukan melalui serangkaian langkah penyampaian pesan yang berurutan antar node. Setiap langkah dapat mengubah data yang disimpan dalam sebuah node sesuai dengan serangkaian parameter yang dapat dipelajari. Kombinasi data tingkat node, transfer informasi node-node, dan parameter yang dapat dipelajari membantu GNN mempelajari fitur-fitur yang berguna dan kompleks dari data terstruktur grafik.

GNN telah berhasil diterapkan dalam banyak tugas dunia nyata, termasuk analisis jaringan sosial, sistem pemberi rekomendasi, penemuan obat, dan prediksi struktur protein. Mereka juga telah digunakan untuk meningkatkan algoritma visi komputer dengan mengenali pola dalam foto.

GNN adalah bagian dari bidang algoritme pembelajaran mesin yang lebih luas yang dikenal sebagai pembelajaran mendalam, yang merupakan bagian dari kecerdasan buatan. Algoritme pembelajaran mendalam menggunakan jaringan berlapis-lapis untuk menganalisis dan menafsirkan data dalam jumlah besar guna mempelajari dan membuat prediksi. GNN unik karena berfokus secara khusus pada data terstruktur grafik, sedangkan algoritme pembelajaran mendalam lainnya dapat menganalisis berbagai jenis data.

GNN adalah bidang penelitian yang menarik dan berpotensi transformatif, dengan penerapan di banyak bidang ilmu komputer. Ketika kumpulan data yang digunakan untuk pembelajaran mesin menjadi semakin kompleks dan terstruktur secara grafik, GNN memiliki posisi yang tepat untuk mendukung pengembangan solusi baru dan kreatif terhadap permasalahan dunia nyata.