April 2025
Intermediate to advanced
268 pages
6h 17m
Portuguese (Portugal, Brazil)
Overview
Este trabalho foi traduzido com recurso a IA. Agradecemos o teu feedback e comentários: translation-feedback@oreilly.com
Aprende como os algoritmos gráficos podem ajudar-te a tirar partido das relações existentes nos teus dados para desenvolver soluções inteligentes e melhorar os teus modelos de aprendizagem automática. Com este guia prático, os programadores e cientistas de dados descobrirão como a análise de grafos proporciona valor, quer seja utilizada para criar modelos de rede dinâmicos ou para prever o comportamento no mundo real.
Mark Needham e Amy Hodler da Neo4j explicam como os algoritmos de grafos descrevem estruturas complexas e revelam padrões difíceis de encontrar - desde encontrar vulnerabilidades e estrangulamentos até detetar comunidades e melhorar as previsões de aprendizado de máquina. Verá exemplos práticos que mostram como utilizar algoritmos de grafos no Apache Spark e no Neo4j, duas das escolhas mais comuns para a análise de grafos.
- Aprende como a análise de gráficos revela elementos mais preditivos nos dados actuais
- Compreende como funcionam os algoritmos de gráficos populares e como são aplicados
- Usa código de amostra e dicas de mais de 20 exemplos de algoritmos de gráficos
- Aprende quais os algoritmos a utilizar para diferentes tipos de perguntas
- Explora exemplos com código de trabalho e conjuntos de dados de amostra para Spark e Neo4j
- Cria um fluxo de trabalho de ML para a previsão de ligações, combinando o Neo4j e o Spark
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