Grafikus gépi tanulás: A gráfadatok új szintre emelése gépi tanulási technikák és algoritmusok alkalmazásával

Olvasói vélemények

A könyv átfogó bevezetést nyújt a gráf gépi tanulásba, egyensúlyt teremt az elmélet és a gyakorlati alkalmazások között, számos kódpéldával. Bár értékes forrásként szolgál a gépi tanulás fogalmaival ismerkedők számára, az olvasók úgy találhatják, hogy a gráfelméleti viták nem elég mélyek, és a nyomtatás minőségével és a hibás jelölésekkel kapcsolatos problémák vannak.

⬤ Magas színvonalú magyarázatok, viták és szkriptpéldák.
⬤ Átfogó áttekintés a különböző gépi tanulási alkalmazásokról a gráffogalmak felhasználásával.
⬤ Jó szervezés és érthető stílus az ML/DL-ben előismeretekkel rendelkező olvasók számára.
⬤ Gyakorlati kódpéldákat és valós alkalmazásokat tartalmaz.
⬤ Olyan újonnan megjelenő témákkal foglalkozik, mint a topológiai adatelemzés és a gráfbeágyazások.

⬤ Gyenge nyomtatási minőség, olvashatatlan gráfok és kódformázási problémák.
⬤ Néhány magyarázat felületes, hanyag jelölésekkel és nyelvtani hibákkal.
⬤ Előzetes ismereteket igényel a gépi tanulás és a matematika terén, ami elriaszthatja a kezdőket.
⬤ Kompatibilitási problémák bizonyos kódmintákkal és könyvtárakkal.
⬤ Hiányzik néhány elmélet és hiányos fogalom részletes feltárása.

(21 olvasói vélemény alapján)

Eredeti címe:

Graph Machine Learning: Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms

Könyv tartalma:

Építsen gépi tanulási algoritmusokat gráfadatok felhasználásával, és hatékonyan használja ki a topológiai információkat a modelljeiben

Key Features:

⬤ Gépi tanulási technikák és algoritmusok implementálása gráfadatokban.

⬤ A csomópontok közötti kapcsolat azonosítása a jobb üzleti döntések meghozatala érdekében.

⬤  Alkalmazza a gráfalapú gépi tanulási módszereket valós problémák megoldására.

Könyv leírása:

A gráf gépi tanulás új eszközkészletet nyújt a hálózati adatok feldolgozásához és az entitások közötti kapcsolat erejének kihasználásához, amely előrejelzési, modellezési és elemzési feladatokhoz használható.

A tanfolyamot a gráfelmélet és a gráf gépi tanulás rövid bemutatásával kezdjük, megismerve a bennük rejlő lehetőségeket. A folytatásban jól megismerkedsz a gráf reprezentációs tanulás főbb gépi tanulási modelljeivel: céljukkal, működésükkel és azzal, hogy hogyan lehet őket a felügyelt és felügyelet nélküli tanulási alkalmazások széles skáláján megvalósítani. Ezután egy teljes gépi tanulási csővezetéket épít majd ki, beleértve az adatfeldolgozást, a modellképzést és az előrejelzést, hogy a gráfadatokban rejlő lehetőségeket teljes mértékben kiaknázhassa. Tovább haladva olyan valós forgatókönyvekkel fog foglalkozni, mint az adatok kinyerése a közösségi hálózatokból, a szövegelemzés és a természetes nyelvi feldolgozás (NLP) gráfok és a gráfokra épülő pénzügyi tranzakciós rendszerek felhasználásával. Végül megtanulja, hogyan lehet adatvezérelt alkalmazásokat építeni és skálázni a gráfelemzéshez a hálózati információk tárolására, lekérdezésére és feldolgozására, mielőtt továbblépne a gráfokkal kapcsolatos legújabb trendek felfedezésével.

A gépi tanulásról szóló könyv végére megismeri a gráfelmélet alapvető fogalmait, valamint a sikeres gépi tanulási alkalmazások építéséhez használt összes algoritmust és technikát.

Amit tanulni fog:

⬤ Python szkriptek írása a gráfok jellemzőinek kinyeréséhez.

⬤ A főbb gráfreprezentációs tanulási technikák megkülönböztetése.

⬤ Legyen jártas a közösségi hálózatokból, pénzügyi tranzakciós rendszerekből és más rendszerekből származó adatok kinyerésében.

⬤ Vezesse be a főbb felügyelet nélküli és felügyelt gráfbeágyazási technikákat.

⬤ Kezdje meg a sekély beágyazási módszereket, a gráf neurális hálózatokat, a gráf regularizációs módszereket és így tovább.

⬤ Telepítse és skálázza ki zökkenőmentesen az alkalmazását.

Kinek szól ez a könyv:

Ez a könyv adatelemzőknek, gráffejlesztőknek, gráfelemzőknek és gráfszakembereknek szól, akik az adatpontok közötti kapcsolatokba és viszonyokba ágyazott információkat szeretnék kihasználni az elemzésük és modelljeik teljesítményének növelése érdekében. A könyv hasznos lesz az adattudósok és a gépi tanulás fejlesztői számára is, akik ML-vezérelt gráfadatbázisokat szeretnének létrehozni. A gráfadatbázisok és a gráfadatok kezdő szintű ismerete szükséges. A Python programozás és a gépi tanulás középszintű munkatudása is elvárt ahhoz, hogy a legtöbbet hozza ki ebből a könyvből.