Aprendizaje automático de gráficos: Lleve los datos de gráficos al siguiente nivel aplicando técnicas y algoritmos de aprendizaje automático

Opiniones de los lectores

El libro ofrece una introducción completa al aprendizaje automático de grafos, equilibrando la teoría y las aplicaciones prácticas, con numerosos ejemplos de código. Aunque sirve como un recurso valioso para aquellos familiarizados con los conceptos de aprendizaje automático, los lectores pueden encontrar que carece de profundidad en las discusiones de teoría de grafos y tiene problemas con la calidad de impresión y la notación errática.

⬤ Explicaciones, discusiones y ejemplos de scripting de alta calidad.
⬤ Visión completa de varias aplicaciones de aprendizaje automático utilizando conceptos de grafos.
⬤ Buena organización y estilo accesible para lectores con conocimientos previos en ML/DL.
⬤ Contiene ejemplos prácticos de código y aplicaciones del mundo real.
⬤ Cubre temas emergentes como el análisis topológico de datos y la incrustación de grafos.

⬤ Mala calidad de impresión, con gráficos ilegibles y problemas de formato del código.
⬤ Algunas explicaciones son superficiales con anotaciones descuidadas y errores gramaticales.
⬤ Requiere conocimientos previos en aprendizaje automático y matemáticas, lo que puede alejar a los principiantes.
⬤ Problemas de compatibilidad con ciertos ejemplos de código y bibliotecas.
⬤ Falta una exploración detallada de algunas teorías y conceptos nicho.

(basado en 21 opiniones de lectores)

Título original:

Graph Machine Learning: Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms

Contenido del libro:

Construir algoritmos de aprendizaje automático utilizando datos de gráficos y explotar eficientemente la información topológica dentro de sus modelos.

Características principales:

⬤ Implementar técnicas y algoritmos de aprendizaje automático en datos de grafos.

⬤ Identificar la relación entre nodos para tomar mejores decisiones de negocio.

⬤ Aplicar métodos de aprendizaje automático basados en grafos para resolver problemas de la vida real.

Descripción del libro:

Graph Machine Learning proporciona un nuevo conjunto de herramientas para procesar datos de grafos y aprovechar el poder de la relación entre entidades que pueden utilizarse para tareas de predicción, modelado y análisis.

Comenzará con una breve introducción a la teoría de grafos y al aprendizaje automático de grafos, comprendiendo su potencial. A medida que avance, se familiarizará con los principales modelos de aprendizaje automático para el aprendizaje de representación de grafos: su propósito, cómo funcionan y cómo se pueden implementar en una amplia gama de aplicaciones de aprendizaje supervisado y no supervisado. A continuación, construirá un proceso completo de aprendizaje automático, que incluirá el procesamiento de datos, el entrenamiento de modelos y la predicción, con el fin de explotar todo el potencial de los datos de grafos. Más adelante, cubrirá escenarios del mundo real como la extracción de datos de redes sociales, el análisis de textos y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) utilizando grafos y sistemas de transacciones financieras sobre grafos. Por último, aprenderá a crear y escalar aplicaciones basadas en datos para el análisis de grafos con el fin de almacenar, consultar y procesar información de redes, antes de pasar a explorar las últimas tendencias en grafos.

Al final de este libro de aprendizaje automático, habrá aprendido los conceptos esenciales de la teoría de grafos y todos los algoritmos y técnicas utilizados para crear aplicaciones de aprendizaje automático de éxito.

Lo que aprenderá:

⬤ Escribir scripts en Python para extraer características de grafos.

⬤ Distinguir entre las principales técnicas de aprendizaje de representación gráfica.

⬤ Llegar a ser bien versado con la extracción de datos de las redes sociales, sistemas de transacciones financieras, y más.

⬤ Implementar las principales técnicas de incrustación de grafos supervisadas y no supervisadas.

⬤ Familiarizarse con métodos de incrustación superficial, redes neuronales de grafos, métodos de regularización de grafos, etc.

⬤ Implementar y escalar su aplicación sin problemas.

Para quién es este libro:

Este libro está dirigido a analistas de datos, desarrolladores de grafos, analistas de grafos y profesionales de los grafos que deseen aprovechar la información incrustada en las conexiones y relaciones entre puntos de datos para potenciar su análisis y el rendimiento de sus modelos. El libro también será útil para científicos de datos y desarrolladores de aprendizaje automático que deseen crear bases de datos de grafos basadas en ML. Se requiere un conocimiento básico de las bases de datos de grafos y los datos de grafos. Para sacar el máximo provecho de este libro, también se esperan conocimientos de programación en Python y aprendizaje automático de nivel intermedio.