-
Koszyk jest pusty
-
x
Do bezpłatnej dostawy brakuje
-,--
Darmowa dostawa!
Suma
0,00 zł
Cena uwzględnia rabaty
0,00 zł
0
-
Koszyk jest pusty
-
x
Do bezpłatnej dostawy brakuje
-,--
Darmowa dostawa!
Suma
0,00 zł
Cena uwzględnia rabaty
-
-
-
Koszyk jest pusty
-
x
Do bezpłatnej dostawy brakuje -,--Darmowa dostawa!Suma 0,00 złCena uwzględnia rabaty -
- Kategorie
-
Grafowe sieci neuronowe. Teoria i praktyka
Symbol:
61.23
| Wysyłka w ciągu | 2-5 dni roboczych |
| Cena przesyłki | 13.5 |
| Dostępność |
|
| Kod kreskowy | |
| ISBN | 978-83-289-3390-3 |
| EAN | 9788328933903 |
Cicha rewolucja, która nadeszła
Grafowe sieci neuronowe (ang. graph neural networks, GNN) to klasa modeli uczenia głębokiego przeznaczona do analizy danych o strukturze grafowej. W początkowym okresie ich rozwój ograniczał brak efektywnych metod projektowania i optymalizacji; w ostatnich latach bariery te w dużej mierze zostały pokonane, co przełożyło się na dynamiczny postęp teorii i praktyki. Modele GNN znajdują zastosowanie między innymi w analizie sieci społecznościowych, optymalizacji procesów logistycznych, marketingu i pracy z bazami wiedzy.
Ta książka zawiera kompleksowe opracowanie tematyki sieci grafowych w kontekście uczenia maszynowego. Tym samym wypełnia istotną lukę na polskim rynku wydawniczym, oferując połączenie solidnych podstaw teoretycznych z praktycznym zastosowaniem GNN.
Grafowe sieci neuronowe (ang. graph neural networks, GNN) to klasa modeli uczenia głębokiego przeznaczona do analizy danych o strukturze grafowej. W początkowym okresie ich rozwój ograniczał brak efektywnych metod projektowania i optymalizacji; w ostatnich latach bariery te w dużej mierze zostały pokonane, co przełożyło się na dynamiczny postęp teorii i praktyki. Modele GNN znajdują zastosowanie między innymi w analizie sieci społecznościowych, optymalizacji procesów logistycznych, marketingu i pracy z bazami wiedzy.
Ta książka zawiera kompleksowe opracowanie tematyki sieci grafowych w kontekście uczenia maszynowego. Tym samym wypełnia istotną lukę na polskim rynku wydawniczym, oferując połączenie solidnych podstaw teoretycznych z praktycznym zastosowaniem GNN.
Autor:
Filip Wójcik
Oprawa:
miękka
Rok wydania:
2026
Format:
15,8x23,5
Data wydania:
2026-02-17
Status:
Nowość
Wydawca:
Helion
Stron:
224
Wydanie:
1
Dane producenta
Helion S.A.
Kościuszki 1c
44-100 Gliwice
Poland
helion@helion.pl
65.00
-11%
58.00
58.00
44.90
-2%
44.10
44.10
55.00
-24%
42.00
42.00
10.35
34.93
29.99
-33%
20.00
20.00
46.00
-25%
34.50
34.50
45.00
-44%
25.00
25.00
129.00
-11%
114.81
114.81
59.90
-10%
53.91
53.91
149.90
-10%
134.91
134.91
340.00
-10%
306.00
306.00
149.00
-10%
134.10
134.10
49.00
57.00
48.00
55.00
-15%
46.75
46.75
55.00
-15%
46.75
46.75
44.00
-57%
19.00
19.00
50.00
-50%
25.00
25.00
50.00
-22%
39.00
39.00
50.00
-50%
25.00
25.00
50.00
-20%
40.00
40.00
50.00
-20%
40.00
40.00
29.00
-25%
21.80
21.80
Sklep internetowy na oprogramowaniu Sky-Shop.pl
