TigerGraph发布具有50+种算法的增强型图数据科学库
本文作者Victor Lee是TigerGraph机器学习和人工智能副总裁,这篇文章详细为大家介绍了什么是图数据科学?新在何处?TigerGraph发布具有50+种图算法的增强型图数据科学库,如何开始使用?欢迎阅读。
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常见的图算法,如何与业务逻辑相结合?如何根据生产数据特点优化算法?如何将优化后的图算法嵌入金融解决方案中?在本次智能金融峰会上,TigerGraph解决方案架构师林选磊为大家带来精彩分享,并以金融生产环境中常见的环形检测和担保圈场景为例进行实际演示。欢迎观看回放。
为什么要在图分析中训练图卷积神经网络?本期图课程将详细介绍基于图的卷积神经网络的原理。明白图中进行机器学习的价值是什么。
社区发现算法用来找出图谱中的社区聚类。让人们洞察这些网络中隐藏的形形色色的“社区”。 可用于评估一个网络结构中个体组合或分裂的程度。本期图课堂将介绍如何在TigerGraph原生并行图中使用内置的“社区发现”算法快速、精准地捕捉群体、有效利用关键点实现商业价值。
数据建模影响重大,因为它是业务与技术之间的桥梁。企业从数据库的建立之初,到日常的数据分析,无时无刻不与数据模型打交道。本期课程介绍了什么是数据建模?理解为什么数据建模那么重要?知道图数据库建模需要考量哪些点?掌握TigerGraph数据建模的最佳实践。
Anna Veronika Dorogus
Machine Learning Expert
Anna Veronika Dorogush graduated from Lomonosov Moscow State University and Yandex School of Data Analysis. She used to work at ABBYY, Yandex, Microsoft and Google on Machine Learning infrastructure and Machine Learning frameworks. In 2017 she published the open-source library CatBoost, which is now one of top-3 most popular Gradient Boosting libraries, and the top 7-th most used Machine Learning framework in the world according to Kaggle 2021 review.