Scaling Graph Learning for the Enterprise (häftad, eng)
Scaling Graph Learning for the Enterprise (häftad, eng)
Gästpris:
Ditt medlemspris:
485 kr
563 kr
Kampanjpris! (-6%)
Kampanjpris! (-19%)
- Inköpspriser för medlemmar (Logga in)
- Frakt från 0 kr
- 14 dagars öppet köp
Frågor? Starta chatt
Tackle the core challenges related to enterprise-ready graph representation and learning. With this hands-on guide, applied data scientists, machine learning engineers, and practitioners will learn how to build an E2E graph learning pipeline. You'll explore core challenges at each pipeline stage, from data acquisition and representation to real-time inference and feedback loop retraining.
Drawing on their experience building scalable and production-ready graph learning pipelines, the authors take you through the process of building the E2E graph learning pipeline in a world of dynamic and evolving graphs. Understand the importance of graph learning for boosting enterprise-grade applicationsNavigate the challenges surrounding the development and deployment of enterprise-ready graph learning and inference pipelinesUse traditional and advanced graph learning techniques to tackle graph use casesUse and contribute to PyGraf, an open source graph learning library, to help embed best practices while building graph applicationsDesign and implement a graph learning algorithm using publicly available and syntactic dataApply privacy-preserved techniques to the graph learning process
Drawing on their experience building scalable and production-ready graph learning pipelines, the authors take you through the process of building the E2E graph learning pipeline in a world of dynamic and evolving graphs. Understand the importance of graph learning for boosting enterprise-grade applicationsNavigate the challenges surrounding the development and deployment of enterprise-ready graph learning and inference pipelinesUse traditional and advanced graph learning techniques to tackle graph use casesUse and contribute to PyGraf, an open source graph learning library, to help embed best practices while building graph applicationsDesign and implement a graph learning algorithm using publicly available and syntactic dataApply privacy-preserved techniques to the graph learning process
| Format | Häftad |
| Omfång | 400 sidor |
| Språk | Engelska |
| Förlag | O'Reilly Media |
| Utgivningsdatum | 2025-08-19 |
| ISBN | 9781098146061 |
Artikelnummer
3803188
EAN
9781098146061
Leverans:
Denna produkt skickas från oss inom 6 - 7 vardagar. I kassan väljer du om du vill få leverans med Budbee, Airmee, Best Transport, Early Bird, Postnord eller DB Schenker. Vissa speditörer har vikt- eller storleksbegränsningar och kan av den anledningen saknas som alternativ i kassan om du handlar många eller väldigt stora produkter.Fri retur:
För medlemmar gäller fri retur och 14 dagars full returrätt från den dagen du tar emot din leverans. För övriga kostar retur från 49 kr.Undantag för retur- och ångerrätt:
Dessa är exempel på varor som inte omfattas av retur- eller ångerrätt. Observera att det kan finnas andra undantag som inte listas här.- Använda, skadade och/eller inkompletta produkter
- Dagligvaror (livsmedel, läkemedel, nikotinprodukter)
- Hygienartiklar & kroppsnära produkter (rakapparater, in ear-hörlurar, aktivitetsklockor)
- Intimprodukter (menskoppar, kondomer och glidmedel)
- Kosmetikprodukter (inkl. hår- och hudvårdsprodukter, parfymer, etc.)
- Underkläder (inkl. badkläder, underställ och strumpor)
- Ljud- & bildupptagningar, spel/program (om förseglingen brutits eller licensnyckeln erhållits.)
- Teknikprodukter om försegling brutits eller programvara har installerats (mobiltelefoner, surfplattor, laptops, etc.)
- Gratisprodukter
Om du är osäker på om en produkt omfattas av ångerrätt kan du alltid kontakta vår kundtjänst på info@buyersclub.se, så hjälper vi dig gärna!
Leveranser:
