AI와 그래프 기술: 그래프는 어떻게 Machine Learning을 가속화하는가

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지난 주 AI 및 그래프 기술에 관한 5부작 시리즈에서, 우리는 Knowledge Graph를 조사했어요. 의사결정 지원을 위한 맥락을 제공하죠.

이번 주에도 계속해서 그래프 기술, 같은 플랫폼인 그래프가 처리 효율성을 높이는 방법과 그래프 가속 Machine Learning이 그래프를 사용하여 모델을 최적화하고 프로세스 속도를 높이는 방법을 살펴보고 맥락을 통해 AI를 향상시켜요.

그래프 가속 Machine Learning: 효율성을 위한 컨텍스트

현재의 Machine Learning 방법은 테이블에 저장된 데이터에 의존하는 경우가 많아요. 그러한 데이터에 대한 Machine Learning은 기껏해야 리소스 집약적이죠. 기업 CIO의 절반 이상이 설문 조사에서 반복 모델 훈련은 AI 프로젝트를 개념에서 생산으로 전환하는 데 있어 가장 큰 과제 중 하나라고 말해요.

그래프는 Machine Learning 알고리즘의 효율성 향상을 위한 컨텍스트를 제공해요. 데이터가 이미 연결되어 있기 때문에 그래프 모델에서는 다양한 분리 수준의 관계를 대규모로 신속하게 탐색하고 분석할 수 있어요. 따라서 이름이 "그래프 가속 Machine Learning"인 거죠.

인간은 자연스럽게 관련 정보를 연결하잖아요.

예를 들어, “이 개 사진은 무엇을 생각나게 합니까?”라는 질문을 받을 때 사람들이 어떻게 생각하는지 생각해 보십시오. 인간은 해당 개를 가능한 모든 개체와 비교하기 위해 최근접 이웃 분류기와 같은 집중 프로그램을 실행할 필요가 없어요. 우리는 그것을 인간이나 무생물이 아닌 포유류로 신속하게 식별한 다음 개로 분류하죠.

데이터가 테이블로 저장되면, 이걸 연결하는 데 정말 많은 반복 작업이 필요하죠. 예를 들어 필터링 프로세스는 데이터 파이프라인을 느리게 만드는 테이블 JOIN으로 관계를 표현할 때 비효율적이에요. 협업 필터링 같은 데이터 과학 실습은 여러 테이블, 인덱스, 그리고 쿼리 요구 사항 때문에 JOIN이 많이 필요하거든요.

규모도 Machine Learning 효율성에 영향을 주는 또 다른 문제예요. Machine Learning 알고리즘은 모든 데이터에 대해 계산을 실행해야 하니까요.

이걸 막기 위해서 분석가들은 데이터의 하위 집합을 직접 만들기도 해요. 하지만 이 방법은 반복 속도가 느려지기 쉽죠. 계산량이 많거나 사람이 직접 개입해야 하니까요. 간단한 그래프 쿼리는 필요한 데이터만 포함된 하위 그래프를 반환해서 이 과정을 훨씬 빠르게 만들어 줘요.

결론

그래프는 데이터가 연결되어 있어서 다양한 수준의 관계를 대규모로 빠르게 탐색하고 분석할 수 있게 해줘요. 효율성을 높이는 데 필요한 컨텍스트를 제공하는 거죠.

다음 주에 올라올 AI 및 그래프 기술에 관한 5부작 시리즈의 네 번째 블로그에서는 연결된 기능이 여러 산업에서 어떻게 사용되는지, 특히 사기 및 자금 세탁 같은 금융 범죄를 조사하는 데 어떻게 도움이 되었는지 알아볼 거예요.

그래프 기술이 AI 프로젝트를 어떻게 향상시키는지 더 자세히 알아보고 싶으신가요?
백서를 읽어보세요.인공 지능 및 그래프 기술: 컨텍스트 및 연결을 통해 AI 향상

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