Grafici di social network e previsione dei link per principianti

Questo corso basato su testo ti guida attraverso i fondamenti della scienza delle reti e dell'apprendimento automatico dei grafici senza richiedere un background matematico avanzato. Passerai dalla comprensione della teoria dei grafi di base alla generazione di reti sociali sintetiche e alla creazione di pipeline di apprendimento automatico per prevedere connessioni future. Cosa imparerai: 1. Comprendere i concetti fondamentali della teoria del grafo, inclusi nodi, bordi, distribuzione del grado e coefficienti di clustering. Generare reti sintetiche di piccolo mondo utilizzando il modello Watts-Strogatz in Python. 3. Preparare e preelaborare i dati grafici, suddividendo le reti in set di allenamento e test per l'apprendimento automatico. 4. Applicare moderne tecniche di previsione dei collegamenti utilizzando librerie Python come NetworkX e classificatori di apprendimento automatico di base. 6.Esplora le tendenze moderne nell'apprendimento automatica dei grafici, inclusa un'introduzione agli embedding dei nodi e alle reti neurali grafiche. Inizierai con le definizioni essenziali delle strutture grafiche prima di passare passo dopo passo attraverso la generazione di grafici sintetici, l'ingegneria delle funzionalità e la preparazione pratica dei dataset per gli algoritmi di apprendimento automatico. Questo corso è progettato per aspiranti scienziati dei dati, analisti e sviluppatori che sono nuovi nell'analisi delle reti e desiderano un'introduzione chiara e supportata da codice all'apprendimento automatico basato su grafici.Non è richiesta alcuna esperienza precedente con la teoria dei grafi.Inizia a leggere oggi per costruire e analizzare i tuoi primi grafici di social network.