کتاب Applied Deep Learning on Graphs: Leverage graph data for business applications using specialized deep learning architectures (یادگیری عمیق کاربردی روی گراف‌ها: استفاده از داده‌های گراف برای کاربردهای تجاری با استفاده از معماری‌های تخصصی یادگیری عمیق) به شما کمک می‌کند تا از قدرت یادگیری عمیق برای تحلیل و استخراج اطلاعات ارزشمند از داده‌های ساختاری گراف بهره‌برداری کنید. این کتاب با ارائه مثال‌های عملی و کاربردی، شما را با تکنیک‌های پیشرفتهای آشنا می‌کند که به شما اجازه می‌دهند تا مدل‌های یادگیری عمیقی را برای حل مسائل پیچیده کسب‌وکار خود آموزش دهید.
در ادامه مقدمه‌ای از کتاب Applied Deep Learning on Graphs را از زبان نویسنده شرح خواهیم داد.
مقدمه‌ای بر کتاب Applied Deep Learning on Graphs:
در سال‌های اخیر، رشد سریع داده‌های شبکه‌ای در حوزه‌هایی مانند شبکه‌های اجتماعی، ساختارهای مولکولی، سیستم‌های توصیه‌گر و بینایی کامپیوتری، نیاز به روش‌های بهتر برای پردازش داده‌های ساختاری گراف (مانند گراف‌ها) را برجسته کرده است. مدل‌های یادگیری عمیق سنتی با داده‌های مشبک (مانند تصاویر) و داده‌های ترتیبی (مانند متن) به خوبی کار می‌کنند، اما این مدل‌ها در ساختارهای نامنظم مانند گراف‌ها با مشکل مواجه می‌شوند.
کتاب “یادگیری عمیق کاربردی روی گراف‌ها” به این چالش می‌پردازد و با کاوش در تکنیک‌های پیشرفته در تقاطع نظریه گراف و یادگیری عمیق، راهکارها و بینش‌های عملی را از کاربردهای دنیای واقعی در شرکت‌های پیشرو ارائه می‌دهد.
نویسندگان با تکیه بر تجربیات خود در پیاده‌سازی راهکارهای مبتنی بر گراف در سازمان‌هایی مانند ادوبی، والمارت و میشو، نشان داده‌اند که چگونه این تکنیک‌ها می‌توانند کاربردهای تجاری را متحول کنند. این کتاب یک راهنمای جامع و روشن برای درک و کاربرد یادگیری عمیق گراف ارائه می‌دهد و مبانی نظری را با بینش‌های عملی از پیاده‌سازی‌های بزرگ‌مقیاس صنعتی ترکیب می‌کند.
کتاب Applied Deep Learning on Graphs برای چه کسانی مناسب است:
این کتاب مخاطبان فنی مختلفی را پوشش می‌دهد. دانشمندان داده، متخصصان یادگیری ماشین و پژوهشگرانی که به دنبال گسترش تخصص خود در تحلیل داده‌های مبتنی بر گراف هستند، راهنمایی‌های عملی همراه با مثال‌های دنیای واقعی پیدا خواهند کرد. علاوه بر این، مهندسان نرم‌افزاری که روی برنامه‌های مرتبط با گراف کار می‌کنند می‌توانند از رویکرد عملی و جزئیات پیاده‌سازی ارائه شده در اینجا بهره‌مند شوند.
محتوای کتاب Applied Deep Learning on Graphs برای رهبران فنی و کارآفرینانی که نیاز به درک پیامدهای استراتژیک یادگیری عمیق گراف دارند نیز به همان اندازه ارزشمند است.
ما یک مرور کلی جامع از نحوه اعمال رویکردهای مبتنی بر گراف در حوزه‌های مختلف ارائه می‌دهیم که به تصمیم‌گیرندگان اجازه می‌دهد تا فرصت‌ها را شناسایی کرده و راهکارهایی متناسب با نیازهای خاص کسب‌وکار خود ایجاد کنند. این کتاب شکاف بین مفاهیم نظری و پیاده‌سازی عملی را پر می‌کند و آن را به یک مرجع متنوع برای هر دو اجرای فنی و برنامه‌ریزی استراتژیک تبدیل می‌کند.
کتاب Applied Deep Learning on Graphs چه مواردی را پوشش می‌دهد:
فصل 1، مقدمه‌ای بر یادگیری گراف
یادگیری گراف را معرفی می‌کند و توضیح می‌دهد که چگونه گراف‌ها می‌توانند روابط پیچیده را نسبت به ساختارهای داده‌ای جدولی سنتی به طور کارآمدتری نشان دهند، که این موضوع با انواع مختلف گراف‌ها، خواص آن‌ها و نمایش‌های محاسباتی آن‌ها نشان داده می‌شود.
فصل 2: یادگیری گراف در دنیای واقعی
این فصل یک بررسی جامع از یادگیری گراف در سه سطح اساسی ارائه می‌دهد: سطح گره (پیش‌بینی ویژگی‌های گره‌های فردی)، سطح یال (تحلیل روابط بین گره‌ها) و سطح گراف (مطالعه ساختارهای کل گراف)، همراه با کاربردهای عملی در سیستم‌های توصیه‌گر، گراف‌های دانش، امنیت سایبری و پردازش زبان طبیعی (NLP).
فصل 3: یادگیری نمایش گراف
این فصل از کتاب Applied Deep Learning on Graphs تکنیک‌های یادگیری نمایش گراف را توضیح می‌دهد، با تمرکز بر روش‌های کدگذاری کم‌عمق مانند Deep Walk و Node2Vec که از راه رفتن تصادفی برای ایجاد امبدینگ‌های گره در گراف‌ها استفاده می‌کنند.
فصل 4: مدل‌های یادگیری عمیق برای گراف‌ها
این فصل یک بررسی دقیق از شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) ارائه می‌دهد، که مکانیزم‌های انتقال پیام و سه معماری کلیدی را پوشش می‌دهد: شبکه‌های کانولوشنی گراف (GCNs)، GraphSAGE و شبکه‌های توجه گراف (GATs).
فصل 5: چالش‌های یادگیری عمیق گراف
این فصل به‌طور جامع چالش‌های اصلی در یادگیری عمیق گراف را پوشش می‌دهد، از جمله مسائل مربوط به داده، محدودیت‌های معماری مدل، محدودیت‌های محاسباتی، مشکلات خاص وظیفه و نگرانی‌های قابل تفسیر در GNNs.
فصل 6: بهره‌گیری از مدل‌های زبانی بزرگ برای یادگیری گراف
این فصل بررسی می‌کند که چگونه مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs) می‌توانند از طریق تقویت ویژگی، قابلیت‌های پیش‌بینی و رویکردهای تولید تقویت‌شده با بازیابی (RAG)، وظایف یادگیری گراف را بهبود بخشند.
بیشتر بخوانید: کتاب Building LLM Powered Applications
فصل 7: یادگیری عمیق گراف در عمل
این فصل از کتاب Applied Deep Learning on Graphs پیاده‌سازی‌های عملی تکنیک‌های یادگیری عمیق گراف را برای تحلیل شبکه‌های اجتماعی با استفاده از PyTorch Geometric نشان می‌دهد، با تمرکز بر طبقه‌بندی گره و وظایف پیش‌بینی پیوند در یک شبکه دانشجویی دانشگاه.
فصل 8: یادگیری عمیق گراف برای پردازش زبان طبیعی
این فصل بررسی می‌کند که چگونه تکنیک‌های یادگیری عمیق گراف در وظایف NLP اعمال می‌شوند، که ساختارهای گراف زبانی، خلاصه‌سازی متن، استخراج اطلاعات و سیستم‌های گفتگو را پوشش می‌دهد.
فصل 9: ساخت سیستم‌های توصیه‌گر با استفاده از یادگیری عمیق گراف
این فصل به‌طور جامع پوشش می‌دهد که چگونه می‌توان با استفاده از یادگیری عمیق گراف، سیستم‌های توصیه‌گر را ساخت و پیاده‌سازی کرد، از جمله مفاهیم اساسی، ساختارهای گراف، معماری‌های مدل و تکنیک‌های آموزش.
فصل 10: یادگیری عمیق گراف برای بینایی کامپیوتر
این فصل از کتاب Applied Deep Learning on Graphs پوشش می‌دهد که چگونه GNNs می‌توانند با نمایش داده‌های بصری به‌عنوان گراف، وظایف بینایی کامپیوتر را بهبود بخشند و مدل‌سازی بهتر روابط و ویژگی‌های ساختاری نسبت به رویکردهای سنتی شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) مبتنی بر شبکه را امکان‌پذیر سازد.
فصل 11: کاربردهای نوظهور
این فصل جدیدترین کاربردهای عملی یادگیری عمیق گراف را در شش حوزه اصلی بررسی می‌کند: زیست‌شناسی/بهداشت، شبکه‌های اجتماعی، خدمات مالی، امنیت سایبری، سیستم‌های انرژی و اینترنت اشیا (IoT).
بیشتر بخوانید: کتاب IoT for Beginners
فصل 12: آینده یادگیری گراف
این فصل از کتاب Applied Deep Learning on Graphs مسیر آینده یادگیری گراف را بررسی می‌کند و روندهای نوظهور، معماری‌های پیشرفته، ادغام هوش مصنوعی (AI) و پیشرفتهای بالقوه در زمینه‌هایی مانند محاسبات کوانتومی، هوش مصنوعی عمومی (AGI) و کاربردهای متاورس را پوشش می‌دهد.
سرفصل‌های کتاب Applied Deep Learning on Graphs:
- Cover
- Title Page
- Copyright and Credits
- Dedications
- Contributors
- Table of Contents
- Preface
- Part 1: Foundations of Graph Learning
- Chapter 1: Introduction to Graph Learning
- Chapter 2: Graph Learning in the Real World
- Chapter 3: Graph Representation Learning
- Part 2: Advanced Graph Learning Techniques
- Chapter 4: Deep Learning Models for Graphs
- Chapter 5: Graph Deep Learning Challenges
- Chapter 6: Harnessing Large Language Models for Graph Learning
- Part 3: Practical Applications and Implementation
- Chapter 7: Graph Deep Learning in Practice
- Chapter 8: Graph Deep Learning for Natural Language Processing
- Chapter 9: Building Recommendation Systems Using Graph Deep Learning
- Chapter 10: Graph Deep Learning for Computer Vision
- Part 4: Future Directions
- Chapter 11: Emerging Applications
- Chapter 12: The Future of Graph Learning
- Index
- Other Books You May Enjoy
جهت دانلود کتاب Applied Deep Learning on Graphs می‌توانید پس از پرداخت، دریافت کنید.
دیدگاهها
هیچ دیدگاهی برای این محصول نوشته نشده است.