관계형 그래프 트랜스포머: 관계형 데이터베이스에서 AI의 잠재력 해방
2025-04-28
기존 머신러닝은 엔터프라이즈 데이터에서 테이블 간의 복잡한 관계 속에 숨겨진 귀중한 통찰력을 완전히 포착하는 데 어려움을 겪습니다. 관계형 그래프 트랜스포머(RGT)는 관계형 데이터베이스를 상호 연결된 그래프로 처리하여 이 문제를 해결합니다. 이를 통해 광범위한 특징 엔지니어링과 복잡한 데이터 파이프라인이 필요 없어집니다. RGT는 비즈니스 데이터에서 인텔리전스를 추출하는 AI의 효율성과 정확성을 크게 향상시키며 고객 분석, 추천 시스템, 사기 탐지, 수요 예측 등의 애플리케이션에서 큰 가능성을 보여줍니다. 데이터 과학자와 비즈니스 리더 모두에게 강력한 새로운 도구가 됩니다.
(kumo.ai)