Aprendizaje automático basado en grafos

Opiniones de los lectores

El libro proporciona una guía práctica y perspicaz sobre el uso de bases de datos de grafos, especialmente en combinación con tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial. Constituye un recurso completo tanto para ejecutivos como para profesionales de la tecnología interesados en las aplicaciones de grafos.

⬤ Académico pero accesible
⬤ ofrece valiosos conocimientos sobre la combinación de bases de datos de grafos con aprendizaje automático
⬤ proporciona orientación paso a paso y ejemplos prácticos
⬤ útil tanto para ejecutivos como para científicos de datos
⬤ estructura clara con capítulos de construcción y código incluido para ejercicios de laboratorio.

El título puede inducir a error; puede no satisfacer las expectativas de los lectores que buscan información específica sobre aprendizaje automático de grafos o redes neuronales de grafos.

(basado en 5 opiniones de lectores)

Título original:

Graph-Powered Machine Learning

Contenido del libro:

En esencia, el aprendizaje automático consiste en identificar con eficacia patrones y relaciones en los datos. Muchas tareas, como la búsqueda de asociaciones entre términos para poder realizar recomendaciones de búsqueda precisas o la localización de personas con intereses similares dentro de una red social, se expresan de forma natural en forma de gráficos.

Graph-Powered Machine Learning le introduce en los conceptos de la tecnología de grafos, destacando el papel de los grafos en las plataformas de aprendizaje automático y big data. Profundizará en técnicas como el modelado de fuentes de datos, el diseño de algoritmos, el análisis de vínculos, la clasificación y la agrupación. A medida que domine los conceptos básicos, explorará tres proyectos integrales que ilustran arquitecturas, mejores prácticas de diseño, enfoques de optimización y errores comunes.

La compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formato PDF, Kindle y ePub de Manning Publications.