Большинство современных нейросетей построены на основе графовых данных. Однако чтобы спроектировать на их основе сложную систему, ML-модель должна уметь эти данные векторизировать, а это далеко не тривиальная задача. Мы задали ее командам-участникам хакатона «Цифровой прорыв в ЦФО», который прошел в сентябре в московском офисе VK. И сейчас покажем три, на наш взгляд, лучших решения и подхода к созданию моделей на основе графов. Читать дальше →
Пятая часть перевода официальной документации по визуализации данных в Kibana. Ссылка на оригинальный материал: Kibana User Guide [6.6] » Visualize Ссылка на 1 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 1 Ссылка на 2 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 2 Ссылка на 3 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 3 Ссылка на 4 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 4 Читать дальше →
Авторы: Пойкалайнен А.М., Кочкаров Р.А.Графовые нейронные сети (GNN) стали важным инструментом для анализа структурированных данных в таких областях, как рекомендательные системы, биоинформатика и обнаружение аномалий. Традиционные GNN предполагают гомофилию,…
Четвертая часть перевода официальной документации по визуализации данных в Kibana. Ссылка на оригинальный материал: Kibana User Guide [6.6] » Visualize Ссылка на 1 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 1 Ссылка на 2 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 2 Ссылка на 3 часть: Руководство пользователя Kibana. Визуализация. Часть 3 Читать дальше →