Это практическое руководство научит разработчиков приложений и аналитиков данных извлекать максимум пользы из анализа графов при решении разных задач — от строительства динамических сетей до предсказания поведения в реальном мире. Вы узнаете, как графовые алгоритмы помогают использовать связи внутри данных при разработке интеллектуальных решений и совершенствовать модели машинного обучения.
Марк Нидхем и Эми Ходлер из Neo4j поясняют, как графовые алгоритмы раскрывают сложные структуры и выявляют скрытые закономерности — от выявления уязвимостей и узких мест системы до обнаружения сообществ и повышения точности машинных прогнозов. Вы познакомитесь с практическими примерами использования графовых алгоритмов на платформах Apache Spark и Neo4j. • Узнайте, как при помощи анализа графов извлечь более предсказательные элементы из современных данных.
Изучите популярные графовые алгоритмы и научитесь их применять.
Узнайте, какие алгоритмы применяются для различных типов задач.
Исследуйте примеры рабочего кода и наборов данных для Spark и Neo4j.
Пройдите полный цикл создания машиннообучаемой модели, используя комбинацию Neo4j и Spark.
