150₴
Артем Груздев, М. Лабонн ДМК Графовые нейронные сети на Python 2024
150₴
Характеристики товара:
| Состояние | Новое |
| Язык | Русский |
| Формат | Электронная |
| Для | Взрослых |
Доставка: в любую страну, указано в объявлении | Актуально на: 29 октября 2025
Информация о продавце
Premium магазин
"Премиум курсы "
Premium магазин
"Премиум курсы "
Регистрация: 02.03.2023
Заходил(а): 30.10.2025 (10:21)
Заходил(а): 30.10.2025 (10:21)
Откуда: Впишите регион, населенный пункт
Разделы Premium магазина:
Электронные книги Бизнес, маркетинг и менеджмент Авторские Курсы Здоровье и спорт Психология SEO и SMM и продвижение Психология Кулинария Эзотерика и оккультизм Графика, дизайн Администрирование и программир Изображения, фотографии, видео Кулинария Форекс, трейдинг и инвестиции Сделай сам Ремонт и строительство Дети и родители Имидж и стиль Пикап, искусство соблазнения Изучение иностранных языков Арбитраж Трафика Развитие и познание себя Музыка Сад и огород Книги "Здоровье" Покер, буки, казино Авто-Мото Школа и репетиторство Нейросети
Подробное описание: Артем Груздев, М. Лабонн ДМК Графовые нейронные сети на Python 2024
"Для заказа пишите на Viber/Telegram+380969009529
+380981534024
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.
Издание: Цветное
Оригинальное название: "Hands-On Graph Neural Networks Using Python"
Формат: PDF.













