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[서울대 AI 여름학교] 그래프 데이터에 확률 모델 적용하기 (컴퓨터공학부 유재민 연구원)

강연 주제: Node Classification with Belief Propagation 강연자: 서울대학교 컴퓨터공학부 유재민 연구원 서울대 AI 연구원은 2021년 8월 제2회 'AI 여름학교'를 개최하여 국내외 저명한 AI 연구자들의 강연을 모든 사람들에게 온라인으로 제공하였습니다. 3일간 1만명이 등교했던 여름학교 강의를 만나보시기 바랍니다. Abstract: Given an undirected graph, how can we classify its nodes accurately and efficiently? Belief propagation (BP) is an inference algorithm widely used for this purpose with various applications including fraud detection, malware detection, and recommendation. I introduce our works that utilize BP for node classification in difficult scenarios that cannot handled by typical classifiers such as graph convolutional networks. We focus on cases such as when no node attributes are given, test nodes have no neighbors, or the given graph is too large. 제2회 서울대 AI 여름학교 https://aiis.snu.ac.kr/aisummerschool... 제1회 서울대 AI 여름학교 https://aiis.snu.ac.kr/aisummerschool...