회고 1) 올해 3월부터 시작해서 이번 주까지 스탠퍼드 CS224W 강의 자료를 보고 공부하여 정리하는 작업을 진행했습니다. 사내에서 추천 시스템을 많이 개발하다 보니 어느새 그래프 기반의 추천 시스템에 관심을 두고 있었고, 바닥부터 차근차근 올라와 보자는 생각에 시작하게 된 개인적인 프로젝트였는데 개인 사정으로 인제야 마무리했네요. 2) CS22...

GNN의 한계 완벽한 GNN이란 뭘까요? $k$개의 레이어로 이루어진 GNN은 $K$-홉 이웃의 구조에 기반한 노드를 임베딩합니다. 완벽한 GNN은 홉과 상관 없이 이웃 구조와 노드 임베딩 사이의 injective function을 가지는 것을 의미합니다. 완벽한 GNN이라면 두 노드가 같은 이웃 구조를 가진다면 반드시 같은 임베딩을 가져야...

들어가며 우리는 지금까지 그래프를 학습하는 방법에 대해서 알아보았습니다. 그러면 이런 그래프는 어떻게 생성되었을까요? 이제는 그래프 생성 모델(graph generative models) 을 이용해서 진짜 같은 그래프를 생성하고자 합니다. 그래프 생성 모델은 신약 개발, 소셜 네트워크 모델링 등에 많이 사용됩니다. 우리가 그래프 생성 모델에 대...

들어가며 Kubeflow는 보통 퍼블릭 클라우드 환경에 설치해서 쓰게 됩니다. 아무래도 쿠버네티스를 활용하고 로컬에 설치하기 어렵기 때문인데요. 그래도 로컬 리눅스 환경에서는 설치가 크게 어렵지 않습니다. 심지어 윈도우에서 WSL에도 Kubeflow를 설치하는 것은 순서만 잘 따라가면 쉽습니다. [참고] Mac도 Intel Mac이라면 어렵지 않게 ...

추천 시스템: 태스크와 평가 인터넷이 널리 보급되고 나서 수많은 정보가 폭발적으로 증가하였습니다. 넷플릭스에는 1만 개가 넘는 작품이 있고, 아마존에는 1,200만 개에 이르는 상품이 있고, 스포티파이는 7천만 개 이상의 수록곡을 보유하고 있습니다. 유튜브는 100억 개가 넘는 영상을, 핀터레스트는 2,000억 개가 넘는 이미지를 제공하고 있죠. 이...