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Explore l'apprentissage de données interconnectées à l'aide de graphiques, couvrant les défis, la conception du GNN, les paysages de recherche et la démocratisation du graphique ML.
Explore l'apprentissage à partir de données interconnectées avec des graphiques, couvrant les objectifs de recherche modernes de ML, les méthodes pionnières, les applications interdisciplinaires, et la démocratisation du graphique ML.
Explore l'analyse statistique des données du réseau, qui couvre les structures graphiques, les modèles, les statistiques et les méthodes d'échantillonnage.
Explore le rôle des graphiques dans l'apprentissage en profondeur, en se concentrant sur leur structure, leurs applications et leurs techniques de traitement des données graphiques.
Explore des algorithmes de graphes comme BFS et DFS, en discutant des chemins les plus courts, des arbres couvrants et du rôle des structures de données.
Explore la gestion des données du réseau, y compris les types de graphiques, les propriétés du réseau dans le monde réel et la mesure de l'importance des nœuds.
