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YouTube, CS224W: Machine Learning with Graphs | 2021 | Lecture 1.1 - Why Graphs
yun님의 학습노트

CS224W: Machine Learning with Graphs | Lecture 1.1 - Why Graphs

#Jure Leskovec
#Machine Learning
#CS224W
#Stanford
#Graphs
#networks
#communication
#transaction networks
#biomedine networks
#brain networks
00:00강의노트(15p~33p) : http://snap.stanford.edu/class/cs224w-2020/slides/01-intro.pdf
00:30왜 그래프인가? : 그래프는 관계와 상호작용이 있는 entities를 설명하고 분석하기 위한 일반적인 언어
01:04그래프의 종류
03:19네트워크와 그래프의 타입
05:18수업의 메인 질문 : 더 나은 예측을 위해 relational structure를 어떻게 활용하는가?
06:38그래프가 어려운 이유
07:17이 수업에서는 훨씬 더 광범위하게 적용할 수 있는 신경망을 어떻게 개발하는지 초점을 맞춤
09:23목표는 노드는 가져와 d차원 벡터에 매핑하는 함수 f를 배우는 것
10:09강의에서 배울 내용
11:25수업에서의 향후 일정이지만 우리는 정식 수업에 등록해서 듣는 것이 아니므로 이 부분은 스킵합니다.
✔ 학습 완료

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DKT 모델을 알아보자. DKT는 Knowledge Tracing에 DL을 적용시킨 모델로 학생들의 반응을 예측하는 문제에 RNN과 LSTM모델을 적용시킨 방법
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