Hands-On Graph Neural Networks Using Python: Practical techniques and architectures for building powerful graph and deep learning apps with PyTorch

Книга «Hands-On Graph Neural Networks Using Python» представляет собой практическое руководство по работе с графовыми нейронными сетями (GNN) с использованием Python и PyTorch. Автор, Максим Лабонн, старший исследователь в J.P. Morgan, делится своим опытом применения машинного обучения для анализа графовых данных.

Издание охватывает фундаментальные концепции теории графов, необходимые для понимания GNN, и подробно рассматривает архитектуры графовых нейронных сетей. Читатели научатся применять GNN для решения реальных задач, таких как обнаружение аномалий, рекомендательные системы и анализ социальных сетей.

Книга ориентирована на практиков: содержит примеры кода, упражнения и рекомендации по построению эффективных моделей. Особое внимание уделяется библиотеке PyTorch Geometric, которая упрощает реализацию GNN. Материал подходит как для начинающих, так и для опытных специалистов в области машинного обучения.