Графові нейронні мережі на Python. Лабонн М., Груздєв А.В.

Створюйте креативні та потужні додатки з використанням графових даних і станьте експертом у графових нейронних мережах!

Лише через десять років після своєї появи графові нейронні мережі стали однією з найцікавіших архітектур у глибокому навчанні. Технологічні компанії намагаються застосувати їх усюди: у сфері розробки ліків, у системах рекомендацій їжі, відео та пошуку романтичних партнерів, для виявлення фейкових новин. У цій книжці представлено основи теорії графів для data science і машинного навчання, а також практичні завдання, які розв'язуються за допомогою графових нейронних мереж.

У процесі читання ви навчитеся:

• створювати графові набори даних з табличних або вихідних даних;
• перетворювати вузли та ребра у високоякісні ембеддінги;
• реалізовувати графові нейронні мережі з використанням PyTorch Geometric;
• вибирати найкращу модель графових нейронних мереж залежно від вашого завдання;
• виконувати такі завдання, як класифікація вузлів, генерація графів, передбачення зв'язків;
• застосовувати ці знання до реальних завдань, використовуючи вихідні дані.

У міру читання ви відкриєте для себе цілу низку раніше невідомих сфер застосування машинного навчання і сформуєте професійне портфоліо.

Студенти, фахівці з data science, а також експерти в галузі машинного і глибокого навчання знайдуть у книжці зрозумілі та ілюстровані пояснення з кодом і зошитами, щоб швидко почати роботу. Для вивчення матеріалу знадобляться базові знання мови Python і лінійної алгебри.