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

Chapitre 6. Techniques avancées d'apprentissage graphique

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Travailler avec des données complexes et dynamiques structurées en graphe nécessite des techniques avancées d'apprentissage par graphe. Ces techniques, comme l'intégration des graphes de connaissances et les mécanismes d'attention, sont très utiles pour traiter les tâches qui nécessitent une compréhension approfondie des structures des graphes et s'adaptent bien aux nœuds non vus de ces graphes.

Dans ce chapitre, nous allons approfondir la définition de différents types de graphes, comme les graphes homogènes, les graphes hétérogènes et les graphes temporels. Il est important de connaître ces différents types de graphes car chacun d'entre eux présente ses propres défis et opportunités, ce qui rend les techniques avancées d'apprentissage des graphes encore plus utiles.

Nous aborderons également certaines architectures avancées d'apprentissage par graphe pour surmonter les limites des modèles que nous avons explorés au chapitre 5. Nous expliquerons le réseau d'attention graphique (GAT) tiré de l'article "Graph Attention Networks" de Veličković et al. Ce modèle utilise les mécanismes d'attention dans l'apprentissage graphique, ce qui signifie qu'il peut accorder une importance différente aux différents nœuds du graphe. C'est un grand pas en avant par rapport aux modèles du chapitre 5 qui traitaient ...