Графовые нейронные сети на Python

Создавайте креативные и мощные приложения с использованием графовых данных и станьте экспертом в графовых нейронных сетях! Всего через десять лет после своего появления графовые нейронные сети стали одной из самых интересных архитектур в глубоком обучении. Технологические компании пытаются применить их повсюду: в сфере разработки лекарств, в системах рекомендаций еды, видео и поиска романтических партнеров, для выявления фейковых новостей. В этой книге представлены основы теории графов для data science и машинного обучения, а также практические задачи, которые решаются с помощью графовых нейронных сетей. В процессе чтения вы научитесь: создавать графовые наборы данных из табличных или исходных данных; преобразовывать узлы и ребра в высококачественные эмбеддинги; реализовывать графовые нейронные сети с использованием PyTorch Geometric; выбирать лучшую модель графовых нейронных сетей в зависимости от вашей задачи; выполнять такие задачи, как классификация узлов, генерация графов, предсказание связей; применять эти знания к реальным задачам, используя исходные данные. По мере чтения вы откроете для себя целый ряд ранее неизвестных сфер применения машинного обучения и сформируете профессиональное портфолио. Студенты, специалисты по data science, а также эксперты в области машинного и глубокого обучения найдут в книге понятные и иллюстрированные объяснения с кодом и тетрадками, чтобы быстро начать работу. Для изучения материала пригодятся базовые знания языка Python и линейной алгебры.