Scaling Graph Learning for the Enterprise : Production-Ready Graph Learning and Inference
Idioma: inglés
Editorial: O'reilly Media Sep 2025, 2025
- Tapa blanda
- Nuevo
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Neuware - Tackle the core challenges related to enterprise-ready graph representation and learning. With this hands-on guide, applied data scientists, machine learning engineers, and practitioners will learn how to build an E2E graph learning pipeline. You'll explore core challenges at each pipeline stage, from data acquisition and representation to real-time inference and feedback loop retraining. Drawing on their experience building scalable and production-ready graph learning pipelines, the authors take you through the process of building robust graph learning systems in a world of dynamic and evolving graphs. - Understand the importance of graph learning for boosting enterprise-grade applications - Navigate the challenges surrounding the development and deployment of enterprise-ready graph learning and inference pipelines - Use traditional and advanced graph learning techniques to tackle graph use cases - Use and contribute to PyGraf, an open source graph learning library, to help embed best practices while building graph applications - Design and implement a graph learning algorithm using publicly available and syntactic data - Apply privacy-preserving techniques to the graph learning process.…
N° de ref. del artículo 9781098146061
- Título
- Scaling Graph Learning for the Enterprise : Production-Ready Graph Learning and Inference
- Autor
- Ahmed Menshawy
- Editorial
- O'reilly Media Sep 2025
- Año de publicación
- 2025
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1098146069
- ISBN 13
- 9781098146061
- Peso del artículo
- 585 gramos
- Dimensiones
- 233x178x19 mm
Tackle the core challenges related to enterprise-ready graph representation and learning. With this hands-on guide, applied data scientists, machine learning engineers, and practitioners will learn how to build an E2E graph learning pipeline. You'll explore core challenges at each pipeline stage, from data acquisition and representation to real-time inference and feedback loop retraining.
Drawing on their experience building scalable and production-ready graph learning pipelines, the authors take you through the process of building robust graph learning systems in a world of dynamic and evolving graphs.
- Understand the importance of graph learning for boosting enterprise-grade applications
- Navigate the challenges surrounding the development and deployment of enterprise-ready graph learning and inference pipelines
- Use traditional and advanced graph learning techniques to tackle graph use cases
- Use and contribute to PyGraf, an open source graph learning library, to help embed best practices while building graph applications
- Design and implement a graph learning algorithm using publicly available and syntactic data
- Apply privacy-preserving techniques to the graph learning process
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Acerca del autor
Ahmed is the coauthor of Deep Learning with TensorFlow and the author of Deep Learning by Example, focusing on advanced topics in deep learning.
Sameh is an expert in machine learning and health informatics. He has more than a decade of both academic and industrial experience in machine learning and artificial intelligence solutions. He obtained his PhD from the University of Galway, where he did research on machine learning on graphs and its applications in biomedical applications and a master's degree in cardiovascular intervention medicine.
He later worked for Mastercard, Carelon, and Microsoft in technical leadership roles where he built machine learning powered solutions in the domains of finance, healthcare insurance, and content generation. His contributions are mainly focused on the topics of representation learning, natural language processing, and health informatics.
Maraim Rizk Masoud is a leading machine learning engineer at Mastercard's Cyber and Intelligence division, concurrently serving as an AI researcher. With a diverse background spanning both industry and academia, Maraim has delved into various AI domains, including natural language processing and AI governance. She holds an MSc in Machine Learning from Imperial College London and an MEng from the University of Southampton.
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Fax: 055639995974
E-Mail: abebooks@aha-buch.de
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Inscrita en el Registro Mercantil Amtsgerichtes Göttingen
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La Comisión Europea proporciona una plataforma para la resolución extrajudicial de litigios en línea (plataforma ODR), a la que se puede acceder en https://ec.europa.eu/odr.
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Para obtener más información, consulte www.fair-commerce.de.
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.
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Deberá devolver los bienes o entregarlos a AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Germany, 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.
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