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机器学习

图驱动机器学习的第一步

从图表分析到图表神经网络:充分利用你的图表数据

65 点可用

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注册关闭 2021年7月6日 下午10点协调世界时

你将学到什么以及如何应用它

在这个在线课程结束时,你会明白:

  • 为什么图形是如此强大的抽象
  • 如何利用知识图
  • 图形生态系统包括它的许多许多强大的开源工具
  • 如何使用图形分析和图形算法从图中提取值
  • 如何将深度学习与图形结合起来
  • 我们如何使用图神经网络学习图的特征

你能够:

  • 识别合适的图形用例
  • 使用开源工具来创建、操作和查询图表
  • 利用图形算法来分析图形
  • 在图上应用机器学习技术
  • 利用最新的图神经网络技术

这门课是给你的,因为…

  • 您是一个想要扩展工具集的数据科学家。
  • 你是一个技术领导或架构师,想要了解图表和机器学习的力量。
  • 你是一个想要学习图形和机器学习的工程师。

先决条件

  • 熟悉机器学习的概念和工具(如TensorFlow)和Python(有用但不是必需)

建议准备:

建议后续:

日程

时间框架只是估计,可能会根据课程的进展而有所不同。

课程概述(15分钟)

  • 介绍:木星笔记本和基础设施概述

图表基础和查询(40分钟)

  • 演示:什么是图表,为什么它们如此强大?图的性质和特征;图形存储和查询
  • 实践练习:使用SPARQL;处理属性图
  • 问答
  • 打破(5分钟)

图表分析和算法(40分钟)

  • 演示:图形分析和算法;识别图问题;复杂图用例
  • 实践练习:使用图算法进行可达性和最短路径查询;实现基本图形分析—协同过滤;使用网页级别;探索基于图的欺诈检测
  • 问答
  • 打破(5分钟)

图形工具集(40分钟)

  • 演示:开源图形工具;用于机器学习的图嵌入
  • 实践练习:使用NetworkX;使用深度图库;使用node2vec生成图嵌入
  • 问答
  • 打破(5分钟)

图神经网络(40分钟)

  • 演讲内容:图神经网络简介;高级图神经网络
  • 动手练习:从零开始构建一个图卷积网络;使用深度图库和高级图卷积网络
  • 问答
  • 打破(5分钟)

端到端项目(40分钟)

  • 演讲内容:机器学习周期;下一个步骤
  • 实践练习:探索引文图数据和预测数据质量,从数据准备、模型构建、评估、再培训到推理

总结和问答(5分钟)

你的老师

  • Jorg Schad

    Jorg Schad是ArangoDB的机器学习负责人。在之前的生活中,他曾参与或构建医疗保健领域的机器学习管道、Mesosphere的分布式系统和内存数据库。他获得了分布式数据库和数据分析研究的博士学位。他经常在聚会、国际会议和演讲厅做演讲。

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