Джокер
Администратор
- Регистрация
- 1 Янв 2015
- Сообщения
- 146.177
- Реакции
- 78.227
Складчина: [ДМК] Графовые нейронные сети на Python [Лабонн М., Груздев А.В.]
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"
Оригинальный правообладатель: Packt
Автор: Лабонн М., Груздев А.В.
Объем, стр: 342
ISBN: 978-5-93700-319-5
Формат: PDF
Стоимость: 1440
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"
Оригинальный правообладатель: Packt
Автор: Лабонн М., Груздев А.В.
Объем, стр: 342
ISBN: 978-5-93700-319-5
Формат: PDF
Стоимость: 1440
Для возможности скачивать складчины и сливы курсов нужно зарегистрироваться
Возможно, Вас ещё заинтересует:
- Астрология прогнозирования. Уровень 2. Блок 10. Транзиты: работа с эфемеридами (2024) [Елена Негрей]
- Астрология прогнозирования. Уровень 2. Блок 11. Соляр (2024) [Елена Негрей]
- Астрология прогнозирования. Уровень 2. Блок 12. Прогрессии (2024) [Елена Негрей]
- AI Разработка и создание AI агентов - с нуля до результата! [stepik] [Дмитрий Фокеев]
- Астрология прогнозирования. Уровень 2. Блок 8. Символические Дирекции. Транзиты (2024) [Елена Негрей]
- Астрология прогнозирования. Уровень 2. Блок 9. Углублённая ректификация и транзиты (2024) [Елена Негрей]
- Цель! Как определять и достигать: Визуальный гид по превращению мечты в реальность на основе 12 бестселлеров [Smart Reading]
- Подписка на контент (на 1 месяц) [Тариф Путь Мага] [Александр Некрасов]
- Курс по истории (в записи) . 6 класс [Летнии курсы] [Точка знаний] [Дмитрий Лутовинов]
- Блины под Заморозку [Мария Манахова]