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이 문서들은 Google Research의 연구 이니셔티브에 대한 개요를 제공합니다. 구체적으로, 이 자료는 관계형 데이터를 위한 그래프 기반 모델(GFM)의 개발을 설명하며, 이는 여러 테이블에 걸쳐 일반화하고 다양한 예측 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이들은 **그래프 신경망(GNN)**의 한계를 극복하여 데이터 간의 연결성을 활용함으로써 스팸 감지와 같은 작업에서 기존 방법에 비해 상당한 성능 향상을 보여주었습니다. 전반적으로, 이 문서는 AI 및 기계 학습 분야의 혁신과 연구 협력 및 지식 공유에 대한 Google의 헌신을 강조합니다.
이 문서들은 Google Research의 연구 이니셔티브에 대한 개요를 제공합니다. 구체적으로, 이 자료는 관계형 데이터를 위한 그래프 기반 모델(GFM)의 개발을 설명하며, 이는 여러 테이블에 걸쳐 일반화하고 다양한 예측 작업을 수행할 수 있도록 설계되었습니다. 이들은 **그래프 신경망(GNN)**의 한계를 극복하여 데이터 간의 연결성을 활용함으로써 스팸 감지와 같은 작업에서 기존 방법에 비해 상당한 성능 향상을 보여주었습니다. 전반적으로, 이 문서는 AI 및 기계 학습 분야의 혁신과 연구 협력 및 지식 공유에 대한 Google의 헌신을 강조합니다.