Graph Machine Learning Mastery (Paperback)
Idioma: inglés
Editorial: Independently Published, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
Librería: CitiRetail, Stevenage, Reino UnidoCitiRetail
Vendedor de AbeBooks desde el 29 de junio de 2022
Condición: Nuevo
EUR 29,40
Cantidad disponible: 1 disponible
Añadir al carritoDescripción del artículo del vendedor
Paperback. Graph Machine Learning MasteryA Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Geometric & DGLGraph-structured data powers today's most advanced AI systems-from recommendation engines and fraud detection to drug discovery, cybersecurity, and large-scale knowledge graphs. Graph Machine Learning Mastery is the definitive, end-to-end guide for engineers, researchers, and data scientists who want to design, train, scale, and deploy production-ready graph AI systems using state-of-the-art techniques.This book goes far beyond theory. You'll master Graph Neural Networks (GNNs), Graph Transformers, Temporal & Dynamic Graph Models, and LLM-augmented Graph AI, all with hands-on implementations using industry-standard frameworks like and .What You'll LearnBuild powerful GNN architectures: GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, heterogeneous and large-scale GNNsTransition from GNNs to Graph Transformers with positional encodings and attention mechanismsModel temporal and dynamic graphs using TGN, TGAT, DySAT, and continuous-time message passingDesign LLM + GNN hybrid systems for reasoning, knowledge graphs, and GraphRAG pipelinesApply graph ML to real-world domains: fraud detection, recommender systems, molecular graphs, finance, telecom, and cybersecurityTrain, optimize, monitor, and deploy graph models in production environmentsIntegrate GNNs with graph databases, MLOps pipelines, and scalable inference system.Hands-On, End-to-End Projects You'll implement complete production-grade projects including: Node classification, graph classification, and link predictionTemporal graph forecastingMolecular property prediction with OGB benchmarksGraph-augmented LLM systems for intelligent reasoning and recommendation.Each project walks you through data preprocessing, model architecture, training, evaluation, deployment, and monitoring-so you don't just learn concepts, you build real systems. Who This Book Is ForData scientists and ML engineers expanding into graph-based AIAI researchers exploring next-generation GNN and Transformer architecturesBackend and platform engineers deploying graph intelligence at scaleProfessionals working with knowledge graphs, recommendation systems, and complex networksA working knowledge of Python and basic machine learning is recommended. Why This Book Stands Out Unlike fragmented tutorials or outdated references, Graph Machine Learning Mastery delivers a modern, unified, and production-focused roadmap-from classical graph learning to cutting-edge LLM-powered Graph AI. With deep technical insight, real-world case studies, and extensive appendices packed with APIs, cheat sheets, troubleshooting guides, and learning paths, this book is designed to become your long-term reference and career accelerator. If you're serious about mastering Graph Machine Learning, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-driven AI systems, this is the book you've been waiting for. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability.…
N° de ref. del artículo 9798261760221
- Título
- Graph Machine Learning Mastery (Paperback)
- Autor
- Philip Oscar
- Editorial
- Independently Published
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- new
- Encuadernación
- Paperback
- Idioma
- inglés
- ISBN 13
- 9798261760221
A Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Geometric & DGL
Graph-structured data powers today’s most advanced AI systems—from recommendation engines and fraud detection to drug discovery, cybersecurity, and large-scale knowledge graphs. Graph Machine Learning Mastery is the definitive, end-to-end guide for engineers, researchers, and data scientists who want to design, train, scale, and deploy production-ready graph AI systems using state-of-the-art techniques.
This book goes far beyond theory. You’ll master Graph Neural Networks (GNNs), Graph Transformers, Temporal & Dynamic Graph Models, and LLM-augmented Graph AI, all with hands-on implementations using industry-standard frameworks like and .
What You’ll Learn
- Build powerful GNN architectures: GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, heterogeneous and large-scale GNNs
- Transition from GNNs to Graph Transformers with positional encodings and attention mechanisms
- Model temporal and dynamic graphs using TGN, TGAT, DySAT, and continuous-time message passing
- Design LLM + GNN hybrid systems for reasoning, knowledge graphs, and GraphRAG pipelines
- Apply graph ML to real-world domains: fraud detection, recommender systems, molecular graphs, finance, telecom, and cybersecurity
- Train, optimize, monitor, and deploy graph models in production environments
- Integrate GNNs with graph databases, MLOps pipelines, and scalable inference system.
Hands-On, End-to-End Projects
You’ll implement complete production-grade projects including:
- Node classification, graph classification, and link prediction
- Temporal graph forecasting
- Molecular property prediction with OGB benchmarks
- Graph-augmented LLM systems for intelligent reasoning and recommendation.
Who This Book Is For
- Data scientists and ML engineers expanding into graph-based AI
- AI researchers exploring next-generation GNN and Transformer architectures
- Backend and platform engineers deploying graph intelligence at scale
- Professionals working with knowledge graphs, recommendation systems, and complex networks
Why This Book Stands Out
Unlike fragmented tutorials or outdated references, Graph Machine Learning Mastery delivers a modern, unified, and production-focused roadmap—from classical graph learning to cutting-edge LLM-powered Graph AI. With deep technical insight, real-world case studies, and extensive appendices packed with APIs, cheat sheets, troubleshooting guides, and learning paths, this book is designed to become your long-term reference and career accelerator.
If you’re serious about mastering Graph Machine Learning, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-driven AI systems, this is the book you’ve been waiting for.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
CitiRetail
Stevenage, Reino Unido
Vendedor de AbeBooks desde el 29 de junio de 2022
Tarifas de envío de Reino Unido a Estados Unidos de America
| Artículo | De 7 a 14 días hábiles | De 7 a 60 días hábiles |
|---|---|---|
| Primer artículo | EUR 43,13 | EUR 43,13 |
Métodos de pago
Descripción de la tienda
Online business
Información empresarial del vendedor
ABC BOOKS LIMITED
10 John Street
London, Reino Unido WC1N 2EB
Condiciones de venta
Orders can be returned within 30 days of receipt.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a CitiRetail, Stevenage, United Kingdom, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
- La entrega de periódicos, diarios o revistas, con la excepción de los contratos de suscripción; y
- El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, aceptó que podíamos empezar a entregarlo y que no podría desistir una vez iniciada la entrega.
Condiciones de envío
Please note that titles are dispatched from our US, Canadian or Australian warehouses. Delivery times specified in shipping terms. Orders ship within 2 business days. Delivery to your door then takes 7-14 days.