[Артем Груздев, М. Лабонн] [ДМК] Графовые нейронные сети на Python (2024)

  • Автор темы Автор темы Rayhorn
  • Дата начала Дата начала

Rayhorn

Модератор
Команда форума
Модератор
Сообщения
3.632
Реакции
3.195
Снимок экрана 2024-10-01 080546.jpg




[ДМК] Графовые нейронные сети на Python [Артем Груздев, М. Лабонн]

Создавайте креативные и мощные приложения с использованием графовых данных и станьте экспертом в графовых нейронных сетях!

Всего через десять лет после своего появления графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании пытаются применить их повсюду: в сфере разработки лекарств, в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей. В этой книге представлены основы теории графов для data science и машинного обучения, а также практические задачи, которые решаются с помощью графовых нейронных сетей.

В процессе чтения вы научитесь:
  • создавать графовые наборы данных из табличных или исходных данных;
  • преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги;
  • реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric;
  • выбирать лучшую модель графовых нейронных сетей в зависимости от вашей задачи;
  • выполнять такие задачи, как классификация узлов, генерация графов, предсказание связей;
  • применять эти знания к реальным задачам, используя исходные данные.
По мере чтения вы откроете для себя целый ряд ранее неизвестных сфер применения машинного обучения и сформируете профессиональное портфолио.
Студенты, специалисты по data science, а также эксперты в области машинного и глубокого обучения найдут в книге понятные и иллюстрированные объяснения с кодом и тетрадками, чтобы быстро начать работу. Для изучения материала пригодятся базовые знания языка Python и линейной алгебры.

Издание: Цветное
Оригинальное название: "Hands-On Graph Neural Networks Using Python"
Формат: PDF.
 

Похожие темы

[ДМК] Конформное прогнозирование в Python [Валерий Манохин, Артем Груздев] Данная книга предлагает углубленное изучение конформного прогнозирования — новейшего подхода, позволяющего управлять неопределенностью в различных задачах машинного обучения. Вы узнаете, как конформное прогнозирование...
Ответы
1
Просмотры
587
Слив курса [ДМК] Python в задачах и упражнениях [Мэттью Уайтсайд] Автор книги Мэттью Уайтсайд – инженер-программист с более чем 10-летним опытом, работающий в финтехе. Он активно участвует в жизни сообщества, общаясь с коллегами в социальных сетях и на форумах. В этой книге Мэттью предлагает...
Ответы
2
Просмотры
626
Книга с подробным описанием всевозможных алгоритмов, которые принято реализовывать на C++ в силу высоких требований к скорости и наращиванию мощности алгоритмов. Алгоритмы относятся к следующим предметным областям: машинное обучение и нейронные сети, статистика, криптография, оптимизация...
Ответы
1
Просмотры
548
Слив курса [ДМК] Инженерия данных в Python [Cuantum Technologies] Перед вами полноценный путеводитель в увлекательный мир обработки данных при помощи Pandas, NumPy и Scikit-learn. Он содержит множество примеров, которые помогут вам научиться преобразовывать сырые крупицы данных в настоящий...
Ответы
0
Просмотры
600
Слив курса Нейронные сети: Основы глубокого обучения с нуля [stepik] [Валерий Никаноров] Курс для тех, кто хочет узнать о внутренней структуре и устройстве нейронных сетей и познакомиться с основными их разновидностями, погрузившись в обширную тему глубинного обучения. Вы изучите принцип работы...
Ответы
1
Просмотры
674
Назад
Сверху Снизу