Скачать Машинное обучение на основе графов, видеоверсия - oreilly (2021)

[bart]

Машинное обучение на основе графов, видеоверсия
Graph-Powered Machine Learning, Video Edition
oreilly

Обновите свои модели машинного обучения с помощью алгоритмов на основе графов — идеальной структуры для сложных и взаимосвязанных данных.

В графическом машинном обучении вы узнаете

• Жизненный цикл проекта машинного обучения
• Графики на платформах больших данных
• Моделирование источников данных с использованием графиков
• Графическая обработка естественного языка, рекомендации и методы обнаружения мошенничества
• Графовые алгоритмы
• Работа с Neo4J.
• Машинное обучение на основе графов учит использовать основанные на графах алгоритмы и стратегии организации данных для разработки превосходных приложений машинного обучения. Вы погрузитесь в роль графиков в машинном обучении и платформах больших данных, а также подробно изучите моделирование источников данных, разработку алгоритмов, рекомендации и обнаружение мошенничества. Исследуйте сквозные проекты, которые иллюстрируют архитектуры и помогают оптимизировать их с помощью передовых методов проектирования. Обширный опыт автора Алессандро Негро просвечивает в каждой главе, поскольку вы учитесь на примерах и конкретных сценариях, основанных на его работе с реальными клиентами!

о технологии

• Выявление взаимосвязей — основа машинного обучения. Распознавая и анализируя связи в ваших данных, графические алгоритмы, такие как K-ближайший сосед или PageRank, радикально повышают эффективность приложений машинного обучения. Методы машинного обучения на основе графов открывают новую мощную перспективу для машинного обучения в социальных сетях, обнаружения мошенничества, обработки естественного языка и систем рекомендаций.

о книге

• Машинное обучение на основе графов научит вас использовать естественные взаимосвязи в структурированных и неструктурированных наборах данных с помощью алгоритмов и инструментов машинного обучения, ориентированных на графы. В этой авторитетной книге вы освоите архитектуру и методы проектирования графов и избежите распространенных ошибок. Автор Алессандро Негро исследует примеры из реальных приложений, которые связывают концепции GraphML с реальными задачами.

об аудитории

• Для читателей, знакомых с основами машинного обучения.

Материал на английском языке




Продажник:

Для просмотра вы должны войти или зарегистрироваться.

Скачать: