GNN(Graph Neural Network)은 딥러닝에서 그래프 데이터를 처리하는 모델로, 그래프 기반 딥러닝 모델의 범주에 속한다. GNN은 특히 비정형 데이터(unstructured data)에서 노드, 엣지, 그래프 구조를 학습하는 데 사용된다. 이를 통해 그래프의 구조적 정보와 노드 간의 관계를 모델링하고 학습할 수 있다.GNN의 개요그래프 데이터 처리: GNN은 그래프 데이터를 처리하기 위해 개발된 모델로, 그래프는 노드(정점)와 엣지(간선)로 구성된다. 이러한 그래프 구조는 소셜 네트워크, 분자 구조, 지식 그래프, 추천 시스템, 교통 네트워크 등 다양한 분야에서 자연스럽게 나타난다.학습 대상:노드 분류(Node Classification): 그래프 내의 개별 노드의 레이블을 예측하는 작업이..