- Регистрация
- 22 Февраль 2018
- Сообщения
- 11.084
Автор: oreilly
Название: Машинное обучение на основе графов, видеоверсия (2021)
Описание:
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
Подробнее:
Скачать:
Название: Машинное обучение на основе графов, видеоверсия (2021)
Описание:
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
Подробнее:
Для просмотра содержимого вам необходимо авторизоваться.
Скачать:
Скрытое содержимое могут видеть только члены группы Премиум.
Скрытый контент для пользователей All-dar.