Graph Neural Networks (GNN's)
Graph Neural Networks (GNN's) zijn meer gangbare hulpmiddelen voor grafiekanalyse geworden, omdat ze helpen indirecte afhankelijkheden tussen gegevenselementen vast te leggen.
Graph Neural Networks (GNN's) zijn meer gangbare hulpmiddelen voor grafiekanalyse geworden, omdat ze helpen indirecte afhankelijkheden tussen gegevenselementen vast te leggen. Deze training leert je dan ook alles over de verschillende tools en functies van deze GNN's. Begin met een inleidend gedeelte waarin je leert hoe je grafiekgegevens kunt transformeren voor gebruik in deze netwerken, wat de use cases zijn voor machine learning bij het analyseren van grafiekgegevens én de uitdagingen rond het modelleren van grafiek…
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
Graph Neural Networks (GNN's) zijn meer gangbare hulpmiddelen voor grafiekanalyse geworden, omdat ze helpen indirecte afhankelijkheden tussen gegevenselementen vast te leggen.
Graph Neural Networks (GNN's) zijn meer gangbare hulpmiddelen voor grafiekanalyse geworden, omdat ze helpen indirecte afhankelijkheden tussen gegevenselementen vast te leggen. Deze training leert je dan ook alles over de verschillende tools en functies van deze GNN's. Begin met een inleidend gedeelte waarin je leert hoe je grafiekgegevens kunt transformeren voor gebruik in deze netwerken, wat de use cases zijn voor machine learning bij het analyseren van grafiekgegevens én de uitdagingen rond het modelleren van grafieken voor gebruik in neurale netwerken, inclusief het gebruik van aangrenzende matrices en knooppuntinbeddingen. Daarnaast leer je hoe je een multi-label classificatiemodel bouwt, traint en evalueert met behulp van een Graph Convolutional Network (GCN) dat is opgebouwd met behulp van de Spektral Python-bibliotheek.
Er zijn nog geen veelgestelde vragen over dit product. Als je een vraag hebt, neem dan contact op met onze klantenservice.
