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

Index

A

• Déploiements de tests A/B, Déploiements de tests A/B : Expériencescontrôlées-Déploiements de tests A/B :Expériences contrôlées
• quantification d'activation, Types de quantification
• attaquants actifs, Modèles adverses et connaissances de base
• surveillance active, Surveillance active et détection des dérives
• pipelines de recyclage adaptatifs, Pipelines de recyclageadaptatifs-Détection d' anomalies
  • détection des anomalies, Détection des anomalies
  • déclenchement du recyclage automatique, Déclenchement du recyclage automatique
  • surveillance de la santé du modèle, Surveillance de la santé du modèle
• liste d'adjacence, Représentation graphique
• matrice d'adjacence, Représentation graphique
• techniques avancées d' apprentissagedes graphes, Techniques avancées d'apprentissage des graphes -Résumé
  • CiteSeer use case example, CiteSeer use case example-EmbeddingsVisualization
    • traitement des données/visualisation, Traitement des données et visualisation-Traitementdes donnéeset visualisation
    • visualisation des Embeddings, Visualisation des Embeddings
    • test de modèle, Test de modèle
    • model training using PyG, Model Training Using PyG-ModelTraining Using PyG
  • graph attention networks, Attention on Graphs-Updatepaper i information
    • mécanisme d'attention, Mécanisme d'attention
    • exemple : réseau de citations, Exemple : Citation Network-Updatepaper i information
    • vecteurs de caractéristiques, vecteurs de caractéristiques
    • attention multi-têtes, Attention multi-têtes
  • modèles d'intégration de graphes, modèles d'intégration de graphes ...