Leserbewertungen
Zusammenfassung:Das Buch bietet eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen mit Graphen, die Theorie und praktische Anwendungen in Einklang bringt, mit zahlreichen Codebeispielen. Während es für diejenigen, die mit Konzepten des maschinellen Lernens vertraut sind, eine wertvolle Ressource darstellt, könnte der Leser feststellen, dass es ihm an Tiefe in den Diskussionen zur Graphentheorie mangelt und Probleme mit der Druckqualität und der fehlerhaften Notation hat.
Vorteile:⬤ Hochwertige Erklärungen, Diskussionen und Skripting-Beispiele.
⬤ Umfassender Überblick über verschiedene Anwendungen des maschinellen Lernens unter Verwendung von Graphkonzepten.
⬤ Gute Organisation und zugänglicher Stil für Leser mit Vorkenntnissen in ML/DL.
⬤ Enthält praktische Code-Beispiele und Anwendungen aus der Praxis.
⬤ Behandelt neue Themen wie topologische Datenanalyse und Grapheneinbettungen.
⬤ Schlechte Druckqualität, mit unleserlichen Graphen und Code-Formatierungsproblemen.
⬤ Einige Erklärungen sind oberflächlich und weisen schlampige Notationen und grammatikalische Fehler auf.
⬤ Erfordert Vorkenntnisse in maschinellem Lernen und Mathematik, was Anfänger abschrecken könnte.
⬤ Kompatibilitätsprobleme mit bestimmten Codebeispielen und Bibliotheken.
⬤ Es fehlt eine detaillierte Untersuchung einiger Theorien und Nischenkonzepte.
(basierend auf 21 Leserbewertungen)
Originaltitel:
Graph Machine Learning: Take graph data to the next level by applying machine learning techniques and algorithms
Inhalt des Buches:
Erstellen Sie Algorithmen für maschinelles Lernen mit Graphdaten und nutzen Sie topologische Informationen effizient in Ihren Modellen.
Hauptmerkmale:
⬤ Implementieren Sie maschinelle Lerntechniken und Algorithmen in Graphdaten.
⬤ Identifizieren Sie die Beziehung zwischen Knoten, um bessere Geschäftsentscheidungen zu treffen.
⬤ Graphenbasierte Methoden des maschinellen Lernens anwenden, um reale Probleme zu lösen.
Buchbeschreibung:
Graph Machine Learning bietet eine neue Reihe von Werkzeugen für die Verarbeitung von Netzwerkdaten und die Nutzung der Leistungsfähigkeit der Beziehungen zwischen Entitäten, die für Vorhersage-, Modellierungs- und Analyseaufgaben verwendet werden können.
Sie werden mit einer kurzen Einführung in die Graphentheorie und das maschinelle Lernen von Graphen beginnen und deren Potenzial verstehen. Im weiteren Verlauf lernen Sie die wichtigsten maschinellen Lernmodelle für das Lernen von Graphenrepräsentationen kennen: ihren Zweck, wie sie funktionieren und wie sie in einer Vielzahl von überwachten und unbeaufsichtigten Lernanwendungen implementiert werden können. Anschließend werden Sie eine vollständige Pipeline für maschinelles Lernen aufbauen, einschließlich Datenverarbeitung, Modelltraining und Vorhersage, um das volle Potenzial von Graphdaten auszuschöpfen. Im weiteren Verlauf werden Sie reale Szenarien wie die Extraktion von Daten aus sozialen Netzwerken, die Textanalyse und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) unter Verwendung von Graphen und Finanztransaktionssystemen auf Graphen behandeln. Schließlich lernen Sie, wie Sie datengesteuerte Anwendungen für die Graphenanalyse erstellen und skalieren, um Netzwerkinformationen zu speichern, abzufragen und zu verarbeiten, bevor Sie sich mit den neuesten Trends im Bereich der Graphen beschäftigen.
Am Ende dieses Buches über maschinelles Lernen werden Sie die grundlegenden Konzepte der Graphentheorie und alle Algorithmen und Techniken kennen, die zum Aufbau erfolgreicher maschineller Lernanwendungen verwendet werden.
Was Sie lernen werden:
⬤ Schreiben von Python-Skripten zur Extraktion von Merkmalen aus Graphen.
⬤ Unterscheiden Sie zwischen den wichtigsten Lerntechniken zur Graphendarstellung.
⬤ Mit der Extraktion von Daten aus sozialen Netzwerken, Finanztransaktionssystemen und mehr vertraut sein.
⬤ Implementieren Sie die wichtigsten unüberwachten und überwachten Grapheneinbettungstechniken.
⬤ Machen Sie sich mit Methoden zur flachen Einbettung, neuronalen Netzen, Regularisierungsmethoden für Graphen und mehr vertraut.
⬤ Implementieren Sie Ihre Anwendung und skalieren Sie sie nahtlos.
Für wen dieses Buch gedacht ist:
Dieses Buch richtet sich an Datenanalysten, Graphenentwickler, Graphenanalysten und Graphenexperten, die die in den Verbindungen und Beziehungen zwischen Datenpunkten eingebetteten Informationen nutzen möchten, um ihre Analyse- und Modellleistung zu verbessern. Das Buch ist auch für Datenwissenschaftler und Entwickler von maschinellem Lernen nützlich, die ML-gesteuerte Graphdatenbanken erstellen wollen. Ein Verständnis von Graphdatenbanken und Graphdaten auf Anfängerniveau ist erforderlich. Außerdem werden mittlere Kenntnisse in der Python-Programmierung und im maschinellen Lernen erwartet, um dieses Buch optimal nutzen zu können.
Weitere Daten des Buches:
| ISBN: | 9781800204492 |
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| Einband: | Taschenbuch |
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