Mettre à l'échelle l'apprentissage des graphes pour l'entreprise

Relevez les principaux défis liés à la représentation et à l'apprentissage des graphes prêts à l'emploi pour les entreprises. Grâce à ce guide pratique, les scientifiques des données appliquées, les ingénieurs en apprentissage automatique et les pros apprendront à créer un pipeline d'apprentissage de graphes de bout en bout. Vous explorerez les principaux défis à chaque étape du pipeline, de l'acquisition et la représentation des données à l'inférence en temps réel et au réentraînement de la boucle de rétroaction.

En s'appuyant sur leur expérience dans la création de pipelines d'apprentissage de graphes évolutifs et prêts pour la production, les auteurs vous guident à travers le processus de création de systèmes d'apprentissage de graphes robustes dans un monde de graphes dynamiques et en constante évolution.

• Comprenez l'importance de l'apprentissage des graphes pour booster les applications d'entreprise
• Relevez les défis liés au développement et au déploiement de pipelines d'apprentissage et d'inférence de graphes prêts à l'emploi
• Utilisez des techniques traditionnelles et avancées d'apprentissage par graphes pour traiter des cas d'utilisation de graphes
• Utilisez et contribuez à PyGraf, une bibliothèque open source d'apprentissage des graphes, pour vous aider à intégrer les meilleures pratiques lors de la création d'applications graphiques
• Concevez et implémentez un algorithme d'apprentissage des graphes à l'aide de données syntaxiques accessibles au public
• Appliquer des techniques de protection de la confidentialité au processus d'apprentissage des graphes