Training: Graph Neural Networks (GNN's)
Software Development
4 uur
Engels (US)

Training: Graph Neural Networks (GNN's)

Snel navigeren naar:

  • Informatie
  • Inhoud
  • Kenmerken
  • Meer informatie
  • Reviews
  • FAQ

Productinformatie

Graph Neural Networks (GNN's) zijn meer gangbare hulpmiddelen voor grafiekanalyse geworden, omdat ze helpen indirecte afhankelijkheden tussen gegevenselementen vast te leggen. Deze training leert je dan ook alles over de verschillende tools en functies van deze GNN's. Begin met een inleidend gedeelte waarin je leert hoe je grafiekgegevens kunt transformeren voor gebruik in deze netwerken, wat de use cases zijn voor machine learning bij het analyseren van grafiekgegevens én de uitdagingen rond het modelleren van grafieken voor gebruik in neurale netwerken, inclusief het gebruik van aangrenzende matrices en knooppuntinbeddingen. Daarnaast leer je hoe je een multi-label classificatiemodel bouwt, traint en evalueert met behulp van een Graph Convolutional Network (GCN) dat is opgebouwd met behulp van de Spektral Python-bibliotheek.

Inhoud van de training

Graph Neural Networks (GNN's)

4 uur

GNNs: An Introduction to Graph Neural Networks

  • Graph neural networks (GNNs) have recently become
  • widely applied graph-analysis tools as they help capture indirect dependencies between data elements. Take this course to learn how to transform graph data for use in GNNs.
  • Explore the use cases for machine learning in analyzing graph data and the challenges around modeling graphs for use in neural networks, including the use of adjacency matrices and node embeddings. Examine how a convolution function captures the properties of a node and those of its neighbors. While doing so explore normalization concepts, including symmetric normalization of adjacency matrices.
  • Moving along, work with the Spektral Python library to model a graph dataset for application in a GNN. Finally, practice defining a convolution function for a GNN and examine how the resultant message propagation works.
  • Upon completion you'll have a clear understanding of the need for and challenges around using graph data for machine learning and recognize the power of graph convolutional networks (GCNs).

GNNs: Classifying Graph Nodes with the Spektral Library

  • Machine learning (ML) models can be used to extract insights

  • from your graph data. Use this course to learn how to build, train,
  • and evaluate a multi-label classification model using a graph
  • convolutional network (GCN) constructed using the Spektral Python
  • library. Begin by structuring a Spektral dataset for machine
  • learning and learn how data is modeled using an adjacency matrix
  • and feature vectors. Explore how to assign instances of your data
  • to training, validation, and test sets using masks applied to your
  • dataset instance. Construct a graph neural network (GNN) with input
  • layers for the adjacency matrix and features and a GCN
  • convolutional layer and use it to perform node classification.
  • Discover how node features, the edges of the graph, and the
  • structure of the neural network affect the performance of the
  • classification model. Upon completion, you’ll be able to prepare a
  • graph structure for use in an ML model and define the factors which
  • can improve the accuracy of model predictions.

Kenmerken

Docent inbegrepen
Bereidt voor op officieel examen
Engels (US)
4 uur
Software Development
90 dagen online toegang
HBO

Meer informatie

Doelgroep Netwerkbeheerder, Softwareontwikkelaar
Voorkennis

Geen formele voorwaarden. Voorkennis van GNN's is aanbevolen.
Resultaat

Na afronding van deze training heb je een goed begrip van de functies van Graph Neural Networks. En je kunt Graph Nodes classificeren met de Spektral Library.

Positieve reacties van cursisten

Training: Leidinggeven aan de AI transformatie

Nuttige training. Het bestelproces verliep vlot, ik kon direct beginnen.

- Mike van Manen

Onbeperkt Leren Abonnement

Onbeperkt Leren aangeschaft omdat je veel waar voor je geld krijgt. Ik gebruik het nog maar kort, maar eerste indruk is goed.

- Floor van Dijk

Training: Leidinggeven aan de AI transformatie

Al jaren is icttrainingen.nl onze trouwe partner op het gebied van kennisontwikkeling voor onze IT-ers. Wij zijn blij dat wij door het platform van icttrainingen.nl maatwerk en een groot aanbod aan opleidingen kunnen bieden aan ons personeel.

- Loranne, Teamlead bij Inwork

Hoe gaat het te werk?

1

Training bestellen

Nadat je de training hebt besteld krijg je bevestiging per e-mail.

2

Toegang leerplatform

In de e-mail staat een link waarmee je toegang krijgt tot ons leerplatform.

3

Direct beginnen

Je kunt direct van start. Studeer vanaf nu waar en wanneer jij wilt.

4

Training afronden

Rond de training succesvol af en ontvang van ons een certificaat!

Veelgestelde vragen

Veelgestelde vragen

Op welke manieren kan ik betalen?

Je kunt bij ons betalen met iDEAL, PayPal, Creditcard, Bancontact en op factuur. Betaal je op factuur, dan kun je met de training starten zodra de betaling binnen is.

Hoe lang heb ik toegang tot de training?

Dit verschilt per training, maar meestal 180 dagen. Je kunt dit vinden onder het kopje ‘Kenmerken’.

Waar kan ik terecht als ik vragen heb?

Je kunt onze Learning & Development collega’s tijdens kantoortijden altijd bereiken via support@icttrainingen.nl of telefonisch via 026-8402941.

Background Frame
Background Frame

Onbeperkt leren

Met ons Unlimited concept kun je onbeperkt gebruikmaken van de trainingen op de website voor een vast bedrag per maand.

Bekijk de voordelen

Heb je nog twijfels?

Of gewoon een vraag over de training? Blijf er vooral niet mee zitten. We helpen je graag verder. Daar zijn we voor!

Contactopties