Las relaciones entre entidades pueden revelar tanto como las entidades mismas.
En las redes complejas, las aristas revelan patrones y relaciones que, en ocasiones, los nodos por sí solos no pueden explicar. El análisis de estas conexiones abre la puerta a nuevas predicciones y conocimientos profundos.
Te invitamos a acompañarnos en la Parte 2 de nuestra serie sobre Graph Neural Networks (GNNs), donde el Profesor Pablo Marinozi, Doctorando en Ciencias Informáticas, profundizará en la predicción sobre aristas, ampliando los conceptos explorados en el streaming anterior sobre predicciones en nodos.
Ideal para estudiantes, profesionales y entusiastas de machine learning, ingeniería en IA y ciencia de datos.
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Негізгі бет Ғылым және технология Graph Neural Networks (GNN) parte 2: Predicción de Aristas
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