Graph Learning

그래프 학습은 그래프 형태로 표현된 데이터의 분석과 해석에 초점을 맞춘 머신 러닝의 한 분야입니다. 이는 그래프 내의 관계와 구조를 활용하여 학습하고 예측하는 기술을 포함하며, 그래프 신경망 같은 방법을 통해 연결된 노드 간의 의존성과 영향력을 포착하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 그래프 학습의 주요 응용 분야는 추천 시스템, 약물 발견, 소셜 네트워크 분석,以及欺诈检测等领域。通过挖掘图形数据的内在结构，图形学习揭示了传统方法难以发现的深刻见解和模式。 注意：最后一句中的“以及欺诈检测等领域。通过挖掘图形数据的内在结构，图形学习揭示了传统方法难以发现的深刻见解和模式。”是中文，需要转换为韩语。以下是完整的韩文翻译： 그래프 학습은 그래프 형태로 표현된 데이터의 분석과 해석에 초점을 맞춘 머신 러닝의 한 분야입니다. 이는 그래프 내의 관계와 구조를 활용하여 학습하고 예측하는 기술을 포함하며, 그래프 신경망 같은 방법을 통해 연결된 노드 간의 의존성과 영향력을 포착하여 예측 정확도를 향상시킵니다. 그래프 학습의 주요 응용 분야는 추천 시스템, 약물 발견, 소셜 네트워크 분석, 그리고 사기 탐지 등입니다. 그래프 데이터의 내재적 구조를 활용함으로써, 그래프 학습은 전통적인 방법으로는 발견하기 어려운 깊은 통찰력과 패턴을 밝혀냅니다.