{"product_id":"graph-powered-machine-learning-9781617295645","title":"Aprendizaje automático basado en grafos","description":"\u003cb\u003eMejore sus modelos de aprendizaje automático con algoritmos basados en grafos, la estructura perfecta para datos complejos e interconectados.\u003c\/b\u003e \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eResumen\u003cbr\u003e En \u003ci\u003eGraph-Powered Machine Learning\u003c\/i\u003e, aprenderá: \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e El ciclo de vida de un proyecto de aprendizaje automático\u003cbr\u003e Grafos en plataformas de big data\u003cbr\u003e Modelado de fuentes de datos usando grafos\u003cbr\u003e Procesamiento de lenguaje natural, recomendaciones y técnicas de detección de fraudes basados en grafos\u003cbr\u003e Algoritmos de grafos\u003cbr\u003e Trabajando con Neo4J \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e\u003ci\u003eGraph-Powered Machine Learning\u003c\/i\u003e enseña a usar algoritmos basados en grafos y estrategias de organización de datos para desarrollar aplicaciones de aprendizaje automático superiores. Se sumergirá en el papel de los grafos en el aprendizaje automático y las plataformas de big data, y echará un vistazo en profundidad al modelado de fuentes de datos, el diseño de algoritmos, las recomendaciones y la detección de fraudes. Explore proyectos de principio a fin que ilustran arquitecturas y le ayudan a optimizar con las mejores prácticas de diseño. ¡La amplia experiencia del autor Alessandro Negro brilla en cada capítulo, mientras aprende de ejemplos y escenarios concretos basados en su trabajo con clientes reales! \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eLa compra del libro impreso incluye un libro electrónico gratuito en formatos PDF, Kindle y ePub de Manning Publications. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eSobre la tecnología\u003cbr\u003e Identificar relaciones es la base del aprendizaje automático. Al reconocer y analizar las conexiones en sus datos, los algoritmos centrados en grafos como K-vecino más cercano o PageRank mejoran radicalmente la efectividad de las aplicaciones de ML. Las técnicas de aprendizaje automático basadas en grafos ofrecen una nueva perspectiva poderosa para el aprendizaje automático en redes sociales, detección de fraude, procesamiento de lenguaje natural y sistemas de recomendación. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eSobre el libro\u003cbr\u003e \u003ci\u003eGraph-Powered Machine Learning\u003c\/i\u003e le enseña cómo explotar las relaciones naturales en conjuntos de datos estructurados y no estructurados utilizando algoritmos y herramientas de aprendizaje automático orientados a grafos. En este libro autorizado, dominará las arquitecturas y las prácticas de diseño de grafos, y evitará errores comunes. El autor Alessandro Negro explora ejemplos de aplicaciones del mundo real que conectan los conceptos de GraphML con tareas del mundo real. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eQué contiene \u003cp\u003e\u003c\/p\u003e Grafos en plataformas de big data\u003cbr\u003e Recomendaciones, procesamiento de lenguaje natural, detección de fraude\u003cbr\u003e Algoritmos de grafos\u003cbr\u003e Trabajando con la base de datos de grafos Neo4J \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eSobre el lector\u003cbr\u003e Para lectores familiarizados con los conceptos básicos del aprendizaje automático. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eSobre el autor\u003cbr\u003e \u003cb\u003eAlessandro Negro\u003c\/b\u003e es científico jefe en GraphAware. Ha sido ponente en muchas conferencias y tiene un doctorado en Ciencias de la Computación. \u003cp\u003e\u003c\/p\u003eTabla de contenido\u003cbr\u003e PARTE 1 INTRODUCCIÓN\u003cbr\u003e 1 Aprendizaje automático y grafos: Una introducción\u003cbr\u003e 2 Ingeniería de datos de grafos\u003cbr\u003e 3 Grafos en aplicaciones de aprendizaje automático\u003cbr\u003e PARTE 2 RECOMENDACIONES\u003cbr\u003e 4 Recomendaciones basadas en contenido\u003cbr\u003e 5 Filtrado colaborativo\u003cbr\u003e 6 Recomendaciones basadas en sesiones\u003cbr\u003e 7 Recomendaciones contextuales e híbridas\u003cbr\u003e PARTE 3 LUCHANDO CONTRA EL FRAUDE\u003cbr\u003e 8 Enfoques básicos para la detección de fraude basada en grafos\u003cbr\u003e 9 Algoritmos basados en proximidad\u003cbr\u003e 10 Análisis de redes sociales contra el fraude\u003cbr\u003e PARTE 4 DOMINANDO EL TEXTO CON GRAFOS\u003cbr\u003e 11 Procesamiento del lenguaje natural basado en grafos\u003cbr\u003e 12 Grafos de conocimiento\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAutor:\u003c\/b\u003e \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=AUTH-13611257\"\u003eAlessandro Nego\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eEditorial:\u003c\/b\u003e Manning Publications\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePublicado:\u003c\/b\u003e 28\/09\/2021\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePáginas:\u003c\/b\u003e 496\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTipo de encuadernación:\u003c\/b\u003e Tapa blanda\u003cbr\u003e\u003cb\u003ePeso:\u003c\/b\u003e 1.67 libras\u003cbr\u003e\u003cb\u003eTamaño:\u003c\/b\u003e 9.13h x 7.32w x 0.94d\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN13:\u003c\/b\u003e 9781617295645\u003cbr\u003e\u003cb\u003eISBN10:\u003c\/b\u003e 1617295647\u003cbr\u003e\u003cb\u003eCategorías BISAC:\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM094000\"\u003eCiencia de Datos | Aprendizaje Automático\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM044000\"\u003eCiencia de Datos | Redes Neuronales\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e- \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=CAT-COM\"\u003eInformática\u003c\/a\u003e | \u003ca href=\"https:\/\/sureshotbooks-com.myshopify.com\/search?type=product%2Carticle%2Cpage\u0026amp;q=BISAC-COM089000\"\u003eCiencia de Datos | Visualización de Datos\u003c\/a\u003e\u003cbr\u003e\u003cbr\u003e\u003cp\u003e\u003cb\u003eSobre el Autor\u003c\/b\u003e\u003cbr\u003e\u003cb\u003eAlessandro Negro\u003c\/b\u003e es Científico Jefe en GraphAware. Con amplia experiencia en desarrollo de software, arquitectura de software y gestión de datos, ha sido ponente en numerosas conferencias, como Java One, Oracle Open World y Graph Connect. Es doctor en Ciencias de la Computación y ha authored varias publicaciones sobre aprendizaje automático basado en grafos.\u003c\/p\u003e","brand":"Manning Publications","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":42685746610413,"sku":"9781617295645","price":79.98,"currency_code":"USD","in_stock":false}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0550\/8097\/6621\/products\/img_2c90b298-6fd2-4b3e-8adb-9ae49570bf30.jpg?v=1649770327","url":"https:\/\/sureshotbooks.com\/es\/products\/graph-powered-machine-learning-9781617295645","provider":"SureShot Books Publishing LLC","version":"1.0","type":"link"}