True EPUB,MOBI - Learn how to use the Neo4j Graph Data Science Library 2.0 and its Python driver

[joomlamz]

inglês | ASIN ‏: B0BT1TQHPC | 289 páginas | 9 de março de 2023 | Verdadeiro (EPUB, PDF) | 21MB


Desbloqueie o poder de seus dados com o Neo4j: o principal banco de dados de gráficos para aplicativos de ciência de dados e aprendizado de máquina.

Características principais
Aprenda a lidar com um banco de dados gráfico
Extraia informações significativas dos dados do gráfico
Use algoritmos de gráfico em um pipeline regular de aprendizado de máquina em Python

Descrição do livro
O Neo4j e sua Graph Data Science Library são uma solução completa para armazenar, consultar e analisar dados gráficos. Os bancos de dados gráficos estão se tornando mais populares entre os desenvolvedores, o que significa que os cientistas de dados provavelmente enfrentarão esses bancos de dados em suas carreiras futuras. Além disso, os algoritmos de gráfico são um tópico de tendência que permite extrair informações de contexto e melhorar o desempenho geral da previsão do modelo. Os cientistas de dados que trabalham com Python poderão colocar seus conhecimentos em prática com este guia prático do Neo4j e sua Graph Data Science Library. O livro fornece uma abordagem prática para implementação e metodologias associadas que o deixarão em funcionamento. Completo com explicações passo a passo de conceitos e exemplos práticos. Você começará consultando o Neo4j com o Cypher e caracterizará os conjuntos de dados do gráfico. Você aprenderá como executar algoritmos gráficos em dados gráficos armazenados no Neo4j, compreender os princípios básicos da Graph Data Science Library para fazer previsões e escrever pipelines de ciência de dados. Usando o driver GDSL Python recém-lançado, você poderá incluir algoritmos de gráfico em seu pipeline normal de ML. Ao final deste livro, você poderá aproveitar as vantagens dos relacionamentos em seu conjunto de dados para melhorar seu modelo atual e fazer outros tipos de previsão.

O que você vai aprender
Consultar bancos de dados gráficos, como Neo4j, usando a linguagem de consulta Cypher
Crie conjuntos de dados gráficos a partir de seus próprios dados e gráficos de conhecimento público
Extraia novos tipos de recursos graças à conexão de observações
Faça previsões específicas do gráfico, como previsão de link
Crie um pipeline de ciência de dados gráficos com o Neo4j

Para quem é este livro
Cientistas de dados e profissionais de dados que aprenderam o básico do Neo4j e agora desejam entender como criar soluções de análise avançada acharão útil este livro de ciência de dados gráficos. É necessária familiaridade com os principais componentes de um projeto de ciência de dados em Python e Neo4J.

Índice
Apresentando e Instalando o Neo4j
Usando dados existentes para construir um gráfico de conhecimento
Caracterizando um conjunto de dados de gráfico
Usando algoritmos de gráfico para caracterizar um conjunto de dados de gráfico
Visualizando dados do gráfico
Construindo um modelo de aprendizado de máquina com recursos de gráfico
Extraindo recursos automaticamente com incorporações de gráficos para aprendizado de máquina
Construindo um pipeline GDS para treinamento de modelo de classificação de nós
Prevendo vantagens futuras
Escrevendo seu algoritmo gráfico personalizado com a API Pregel

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