La puissance de l'apprentissage et de l'inférence graphique à l'échelle de l'entrepriseUne vue d'ensemble : Naviguer dans les chapitres du livreGraphes et apprentissage des graphesQu'est-ce qu'un graphe ?Représentation graphique des donnéesApprentissage graphiqueApprentissage graphique évolutif : Répondre aux exigencesAvantages de l'apprentissage graphique évolutif en entrepriseLes graphes à grande échelle dans les entreprises du monde réel : Cas d'utilisationPrédictions de temps de trajet sur Google MapsDéveloppement de médicaments : HalicineDétection des fraudesL'évolution des graphes et de l'apprentissage graphique : Des débuts aux applications modernesÈre 1 : La fondation de la théorie des graphes et des algorithmes (1736-1970)Ère 2 : Progrès des algorithmes et des technologies graphiques (1970-1999)Ère 3 : Émergence des bases de données de graphes et des langages d'interrogation de graphes (2000-2006)Ère 4 : Analyse des graphes et apprentissage automatique traditionnel (2007-2011)Ère 5 : montée en puissance des réseaux neuronaux graphiques (2012-2018)Ère 6 : évolutivité, robustesse et applications d'entreprise (2019-aujourd'hui)Défis des systèmes d'apprentissage graphique prêts pour l'entrepriseDéfis liés à l'harmonisation des donnéesCharges de travail à forte intensité de calculGraphes en évolution dynamiqueSurveillance active et détection des dérivesInférence en temps réelRésumé