March 2025
Beginner to intermediate
268 pages
3h 50m
Japanese
Overview
この作品はAIを使って翻訳されている。ご意見、ご感想をお待ちしている：translation-feedback@oreilly.com
グラフアルゴリズムが、データ内の関係性を活用してインテリジェントなソリューションを開発し、マシンラーニングモデルを強化するのに役立つことを学ぼう。この実践的なガイドでは、 開発者やデータサイエンティストが、動的なネットワークモデルの構築や現実世界の振る舞いの予測にグラフ分析を使用することで、どのような価値がもたらされるかを理解できる。
Neo4jのMark NeedhamとAmy Hodlerが、脆弱性やボトルネックの発見から コミュニティの検出やマシンラーニング予測の改善まで、複雑な構造をグラフアルゴリズムがどのように記述し、見つけにくいパターンを明らかにするかを説明する。
- グラフ分析が今日のデータからより多くの予測要素を明らかにする方法を学ぶ
- 人気の高いグラフアルゴリズムの仕組みと適用方法を理解する
- 20以上のグラフアルゴリズムの例からサンプルコードとヒントを活用する
- 異なるタイプの質問にどのアルゴリズムを使用すべきかを学ぶ
- SparkとNeo4jの実行コードとサンプルデータセットの例を調査する
- Neo4jとSparkを組み合わせることで、リンク予測用のMLワークフローを作成する
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