Публикации по теме 'graph-analytics'


Объезд: построение графика [1]
Фон В прошлом посте я уже говорил о том, как преобразовать предложение в токены, готовые к дальнейшему анализу. Канал Изменить описание medium.com Теперь я собираюсь поговорить о том, как преобразовать его в график. Подход Для этого мне нужны следующие вспомогательные функции. На этот раз немного длинновато со вспомогательными функциями, поэтому я пройдусь по функциям. А. Токенизатор У меня есть две разные функции..
Введение в анализ графов с использованием cuGraph
При анализе данных иногда важны отношения между элементами данных, а также объем задаваемого вопроса. В этих случаях лучше представить данные в виде графика и применить графовую аналитику. Примером, вытекающим из пандемии COVID, является то, что все узнали о концепции отслеживания контактов. Этот процесс включает в себя сбор информации о том, с кем кто-то контактировал и с кем контактировали эти люди. По сути, создание социальной сети, где узлы представляют людей, а ребра представляют..
Объезд: анализ графов [4]
Фон В предыдущем посте я рассказал о своем подходе к созданию графа на основе предложений для извлечения отношений. Канал Изменить описание medium.com В этом посте я собираюсь изменить некоторые этапы построения, чтобы посмотреть, смогу ли я получить лучший результат. Подход Я применил следующую схему для обновления весов узлов и ребер, чтобы исказить случайное блуждание. Я переключаю передачу, чтобы посмотреть,..
Заглядывая за занавес: карты значимости для машинного обучения графов
Когда дело доходит до понимания прогнозов, генерируемых машинным обучением на графиках, один из самых больших вопросов, который нам остается, это: почему? Почему был сделан определенный прогноз? Существует высокий спрос на интерпретируемость графовых нейронных сетей , и это особенно верно, когда мы говорим о реальных проблемах. Если мы не можем понять, как и почему предсказание было сделано, тогда ему трудно доверять, не говоря уже о том, чтобы действовать в соответствии с ним...
Эффективность сквозной аналитики данных
Эффективность сквозной аналитики данных Рабочий процесс сквозной аналитики данных требует универсальности Я наткнулся на статью от NVIDIA, в которой рассказывается о результатах их теста TPCx-BB на A100. Как специалист по данным, я был сразу заинтригован, потому что я большой поклонник тестов Transaction Processing Performance Council (TPC), которые обеспечивают разумные и объективные показатели производительности. Кроме того, в TPC есть четкие правила использования их тестов и..
За кулисами алгоритма быстрой случайной проекции для генерации вложений графов
Мысли и теория За кулисами алгоритма быстрой случайной проекции для генерации вложений графов Подробный обзор FastRP и его гиперпараметров Подавляющее большинство моделей науки о данных и машинного обучения основаны на создании вектора или встраивании ваших данных. Некоторые из этих вложений создаются сами собой. Например, для числовых данных, организованных в столбцы, мы можем рассматривать значения, связанные с каждой строкой, как один вектор. В более сложных случаях, таких..
TWIN4j: линейная регрессия на Neo4j, GraphQL для администратора базы данных, Bloom на графике Кубка мира
Библиотека процедур для запуска линейной регрессии на Neo4j, алгоритм k-кратчайшего пути иены, использование GraphQL для администрирования базы данных, исследование чемпионата мира с Neo4j Bloom На этой неделе у нас есть библиотека процедур для запуска линейной регрессии на Neo4j, алгоритм k-кратчайшего пути иены, использование GraphQL для администрирования базы данных, исследование чемпионата мира с Neo4j Bloom и многое другое! Если у вас есть предложения, которые вы хотели бы видеть в..