Tingkatkan Performa Model: Kenapa Graph Neural Network Lebih Efektif Daripada CNN?
Graph Neural Network (GNN) digunakan untuk memproses data terstruktur sebagai grafik dan dapat diterapkan di berbagai bidang. Apakah benar GNN lebih efektif dari CNN dalam meningkatkan performa model?
Table of Contents
Graph Neural Network merupakan salah satu teknik yang populer dalam Neural Networks. Konsep Graph Neural Network memungkinkan NN untuk mengenali hubungan di antara data yang disajikan dalam bentuk grafik. Dalam Machine Learning, terdapat konsep Deep Learning yang memungkinkan mesin untuk mempelajari informasi secara lebih mendalam dan komprehensif. Deep Learning sendiri memiliki hubungan erat dengan Neural Networks (NN), yaitu serangkaian algoritma yang berusaha untuk mengenali hubungan di antara data melalui proses yang meniru cara kerja otak manusia.
Salah satu aspek terkait kemajuan teknologi yang pesat saat ini adalah Machine Learning, sebuah konsep yang memungkinkan komputer untuk mempelajari informasi melalui data. Dengan memahami konsep Graph Neural Network, kita dapat meningkatkan pemahaman kita mengenai dunia Machine Learning dan Neural Networks secara keseluruhan.
Apa itu Graph Neural Network (GNN)?
Untuk memahami GNN, kita harus terlebih dahulu memahami konsep Grafik. Grafik adalah struktur data yang terdiri dari simpul dan tepi yang saling terhubung. Setiap simpul bisa merepresentasikan orang, tempat, atau benda, dan hubungan antar simpul dijelaskan oleh tepi. Tepi bisa berarah atau tidak, tergantung dari arah hubungan antar simpul.
Grafik Neural Network (GNN) adalah jenis Neural Network yang langsung beroperasi pada struktur Grafik. Karena kemampuan GNN yang sangat kuat dalam mengekspresikan informasi pada grafik, teknik ini telah menarik minat yang signifikan di bidang Machine Learning. Tujuan utama dari GNN adalah untuk mempelajari representasi yang mencakup informasi tentang lingkungan grafiknya, sehingga dapat menyelesaikan berbagai tugas, termasuk pelabelan simpul, prediksi simpul dan tepi, dan sebagainya. Dengan kata lain, GNN adalah teknik Deep Learning yang secara khusus dibangun untuk melakukan prediksi pada data berbasis grafik. Mereka diterapkan pada grafik dan dapat melakukan tugas prediksi pada tingkat simpul, tepi, dan grafik.
Jenis Graph Neural Network (GNN)
Terdapat beberapa jenis jaringan saraf, pada bagian ini, kita akan belajar tentang GNN yang paling populer :
1. Graph Convolutional Networks (GCNs)
Mirip dengan Convolutional Neural Networks (CNNs) tradisional. GCNs mempelajari fitur dengan memeriksa node tetangga. GNN mengumpulkan vektor simpul, meneruskan hasilnya ke lapisan padat, dan menerapkan non-linearitas menggunakan fungsi aktivasi. Singkatnya, ini terdiri dari konvolusi Grafik, lapisan linier, dan fungsi aktivasi non-pelajar. Ada dua jenis utama GCN: Jaringan Konvolusional Spasial dan Jaringan Konvolusional Spektral.
2. Graph Auto-Encoder Networks
Mempelajari representasi grafik menggunakan encoder dan berupaya merekonstruksi grafik input menggunakan decoder. Encoder dan decoder digabungkan dengan layer bottleneck. Mereka umumnya digunakan dalam prediksi tautan karena Auto-Encoder pandai menangani keseimbangan kelas.
3. Recurrent Graph Neural Networks (RGNNs)
Mempelajari pola difusi terbaik, dan mereka dapat menangani grafik multi-relasional di mana satu node memiliki banyak relasi. Jenis jaringan neural grafik ini menggunakan regularizer untuk meningkatkan kehalusan dan menghilangkan parameterisasi yang berlebihan. RGNN menggunakan lebih sedikit daya komputasi untuk menghasilkan hasil yang lebih baik. Mereka digunakan dalam menghasilkan teks, terjemahan mesin, pengenalan ucapan, menghasilkan deskripsi gambar, penandaan video, dan peringkasan teks.
4. Gated Graph Neural Networks (GGNNs)
Lebih baik daripada RGNNs dalam melakukan tugas dengan ketergantungan jangka panjang. Gated Graph Neural Networks meningkatkan Recurrent Graph Neural Networks dengan menambahkan node, edge, dan gerbang waktu pada ketergantungan jangka panjang. Mirip dengan Gated Recurrent Units (GRU), gerbang digunakan untuk mengingat dan melupakan informasi di negara bagian yang berbeda.
Fungsi Apa yang Dapat Dilakukan GNN?
Beberapa fungsi yang dapat dilakukan dengan grafik Neural Network antara lain:
- Klasifikasi Node (Simpul)
Memprediksi node yang disematkan untuk setiap node dalam jaringan adalah tugas ini. Hanya sebagian dari grafik yang diberi label dalam keadaan seperti itu, menghasilkan grafik semi-diawasi. Video YouTube, rekomendasi teman Facebook, dan aplikasi lainnya adalah contohnya.
- Prediksi Tepi
Tujuan utamanya adalah untuk menentukan hubungan antara dua hal dalam grafik dan untuk meramalkan jika kedua entitas tersebut terhubung. Pertimbangkan sistem pemberi rekomendasi di mana model diberikan kumpulan ulasan pengguna untuk berbagai item. Tujuannya adalah untuk memperkirakan preferensi pengguna dan mengoptimalkan sistem rekomendasi sehingga mempromosikan barang yang sesuai dengan minat pengguna.
- Klasifikasi Grafik
Hal ini memerlukan penyortiran seluruh grafik ke dalam berbagai kelompok. Ini sangat mirip dengan masalah klasifikasi gambar, namun tujuannya di sini adalah untuk mengidentifikasi grafik. Contoh Klasifikasi Grafik termasuk klasifikasi struktur kimia menjadi salah satu dari beberapa kategori dalam kimia, misalnya.
Manfaat utama GNN adalah mampu melakukan tugas-tugas yang tidak dapat dilakukan oleh Convolutional Neural Networks (CNN). Jaringan saraf convolutional atau CNN digunakan untuk menangani tugas-tugas seperti identifikasi, kategorisasi, dan pengenalan objek dan gambar. CNN menyelesaikan ini melalui penggunaan lapisan konvolusional tersembunyi dan lapisan penyatuan.
CNN secara komputasi cukup berat untuk dilakukan pada data grafik karena topologinya sangat sewenang-wenang dan rumit. Selain itu, ada pengurutan simpul yang tidak diperbaiki, yang memperumit penggunaan CNN. Dengan demikian, GNN hadir memberikan alternatif terhadap kekompleksan data.
Kekurangan Graph Neural Network (GNN)
- Sebagian besar jaringan saraf (Neural Network) bisa masuk lebih dalam untuk mendapatkan kinerja yang lebih baik, sedangkan GNN adalah jaringan dangkal kebanyakan dengan tiga lapisan. Hal ini dapat membatasi untuk mencapai kinerja canggih pada kumpulan data besar.
- Struktur grafik senantiasa berubah sehingga membuatnya lebih sulit untuk melatih model lebih lanjut.
- Menyebarkan model ke produksi (deployment) menghadapi masalah skalabilitas karena jaringan ini cukup mahal secara komputasi. Terutama jika Anda memiliki struktur grafik yang besar dan kompleks, maka akan sulit bagi Anda untuk menskalakan GNN dalam produksi.
Pengaplikasian GNN di Kehidupan Nyata
Banyak aplikasi GNN di kehidupan nyata yang telah muncul sejak pertama kali diperkenalkan pada tahun 2018. Beberapa yang paling terkenal diuraikan di bawah ini.
1. Pemrosesan Bahasa Alami atau Natural Language Processing (NLP)
Berbagai macam tugas NLP bisa mendapatkan keuntungan dari penggunaan GNN, termasuk klasifikasi sentimen, klasifikasi teks, dan pelabelan urutan. Selain itu, terdapat pula Analisis Jejaring Sosial yang menggunakannya untuk memperkirakan posting serupa dan memberikan rekomendasi konten yang relevan kepada pengguna.
2. Visi Komputer atau Computer Vision
Computer Vision adalah disiplin besar yang telah mengalami pertumbuhan pesat dalam beberapa tahun terakhir karena penggunaan Deep Learning di berbagai bidang seperti klasifikasi gambar dan deteksi objek. Convolutional Neural Networks adalah aplikasi yang paling sering digunakan. Baru-baru ini, GNN juga telah dipekerjakan di sektor ini. Meskipun aplikasi GNN dalam Computer Vision masih dalam tahap awal, mereka menunjukkan potensi yang sangat besar di tahun-tahun mendatang.
3. Sains
Penggunaan ilmiah lain dari GNN adalah memprediksi efek samping farmakologis dan kategorisasi penyakit menggunakan GNN. Struktur grafik kimia dan molekuler juga sedang dipelajari menggunakan GNN. Jadi GNN mulai dilibatkan dalam berbagai penelitian untuk memberikan hasil signifikan bagi peradaban manusia.
Kesimpulan
Kita telah membahas banyak hal terkait Graph Neural Network (GNN), jenis Neural Network yang langsung beroperasi pada struktur Graph. Kemudian kita juga telah mengulas 4 jenis Graph Neural Network (GNN) populer, yaitu Graph Convolutional Networks (GCNs), Graph Auto-Encoder Networks, dan Recurrent Graph Neural Networks (RGNNs) serta Gated Graph Neural Networks (GGNNs).
Kemudian fungsi yang dapat dilakukan oleh GNN adalah Klasifikasi Node (Simpul), Prediksi Tepi dan Klasifikasi Grafik serta GNN hadir memberikan alternatif terhadap kekompleksan data.
Lalu GNN juga memiliki kelemahan mulai dari pembelajaran yang relatif dangkal, struktur grafik terus berubah hingga tantangan ketika deployment. Setelah itu, kita juga telah mengulas mengenai pengaplikasian GNN di kehidupan nyata yang telah berkembang pesat dalam bidang Pemrosesan Bahasa Alami, Visi Komputer hingga Sains.GNN merupakan contoh nyata bagaimana teknik pengolahan data dapat diaplikasikan dalam berbagai lini kehidupan.
Jika Anda tertarik mempelajari Data Science dan pemanfaatannya lebih lanjut hingga berkarir di dunia data menjadi seorang data scientist handal, Anda dapat mengikuti Bootcamp Algoritma Data Science yang memiliki serangkaian program yang dapat membantu Anda menguasai dunia data di industri yang Anda minati. Yuk, bergabung bersama Algoritma sekarang!