

















































Еще
×


×

Вход в портал learnify
Вход в портал learnify
×

Регистрация на портале learnify
Регистрация на портале learnify
[Артем Груздев, М. Лабонн] [ДМК] Графовые нейронные сети на Python (2024)
![[Артем Груздев, М. Лабонн] [ДМК] Графовые нейронные сети на Python (2024)](/styles/image/image_topic/topic_684da2eecbb18.png)
[Артем Груздев, М. Лабонн] [ДМК] Графовые нейронные сети на Python (2024)
[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.
[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.
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться
Скачать курс - [Артем Груздев, М. Лабонн] [ДМК] Графовые нейронные сети на Python (2024)
Для доступа к скачиванию вам необходимо авторизоваться
Рейтинг
0





Рейтинг на основе 0 отзывов
5
0

4
0

3
0

2
0

1
0

Warning: Undefined variable $payment_status in /var/www/www-root/data/www/adboard.online/modules/forum/view_topic.php on line 711
Отзывы
Пока нет отзывов. Будьте первым, кто оставит отзыв!
Отзывы