Classificazione Supervisionata di Grafi con Embedding di Grafi

I dati strutturati a grafo sono ovunque, dalle reti sociali alle strutture molecolari, ma la classificazione di interi grafi presenta sfide computazionali uniche. Questo corso basato su testo ti guida attraverso il processo di trasformazione di topologie di grafo complesse in vettori numerici e l'applicazione del machine learning supervisionato per classificarli. Cosa imparerai: - Imparare i termini fondamentali della teoria dei grafi, le strutture e i formati di rappresentazione. - Generare embedding a livello di grafo che catturano la topologia globale di una rete. - Applicare modelli di machine learning supervisionato, inclusi i Support Vector Classifier, a dataset di grafi. - Comprendere come pre-elaborare i dati di rete e gestire dataset benchmark comuni in Python. - Implementare codice Python pulito e moderno per flussi di lavoro di classificazione di grafi end-to-end. Il corso inizia con definizioni di base dei grafi e passa rapidamente all'estrazione delle caratteristiche, alla generazione di embedding e alle pipeline di classificazione pratiche con spiegazioni del codice passo dopo passo. Questo corso è progettato per data scientist e sviluppatori che desiderano espandere il proprio toolkit di machine learning ai dati dei grafi, senza richiedere una conoscenza avanzata della teoria dei grafi. Inizia a leggere oggi stesso per sbloccare la potenza del machine learning basato sui grafi.