Graph Machine Learning Mastery: A Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Ge
Lingua: inglese
Editore: Independently published, 2025
- Brossura
- Usato
Da: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Regno UnitoGreatBookPricesUK
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- Titolo
- Graph Machine Learning Mastery: A Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Ge
- Autore
- Oscar, Philip
- Editore
- Independently published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- As New
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 13
- 9798261760221
A Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Geometric & DGL
Graph-structured data powers today’s most advanced AI systems—from recommendation engines and fraud detection to drug discovery, cybersecurity, and large-scale knowledge graphs. Graph Machine Learning Mastery is the definitive, end-to-end guide for engineers, researchers, and data scientists who want to design, train, scale, and deploy production-ready graph AI systems using state-of-the-art techniques.
This book goes far beyond theory. You’ll master Graph Neural Networks (GNNs), Graph Transformers, Temporal & Dynamic Graph Models, and LLM-augmented Graph AI, all with hands-on implementations using industry-standard frameworks like and .
What You’ll Learn
- Build powerful GNN architectures: GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, heterogeneous and large-scale GNNs
- Transition from GNNs to Graph Transformers with positional encodings and attention mechanisms
- Model temporal and dynamic graphs using TGN, TGAT, DySAT, and continuous-time message passing
- Design LLM + GNN hybrid systems for reasoning, knowledge graphs, and GraphRAG pipelines
- Apply graph ML to real-world domains: fraud detection, recommender systems, molecular graphs, finance, telecom, and cybersecurity
- Train, optimize, monitor, and deploy graph models in production environments
- Integrate GNNs with graph databases, MLOps pipelines, and scalable inference system.
Hands-On, End-to-End Projects
You’ll implement complete production-grade projects including:
- Node classification, graph classification, and link prediction
- Temporal graph forecasting
- Molecular property prediction with OGB benchmarks
- Graph-augmented LLM systems for intelligent reasoning and recommendation.
Who This Book Is For
- Data scientists and ML engineers expanding into graph-based AI
- AI researchers exploring next-generation GNN and Transformer architectures
- Backend and platform engineers deploying graph intelligence at scale
- Professionals working with knowledge graphs, recommendation systems, and complex networks
Why This Book Stands Out
Unlike fragmented tutorials or outdated references, Graph Machine Learning Mastery delivers a modern, unified, and production-focused roadmap—from classical graph learning to cutting-edge LLM-powered Graph AI. With deep technical insight, real-world case studies, and extensive appendices packed with APIs, cheat sheets, troubleshooting guides, and learning paths, this book is designed to become your long-term reference and career accelerator.
If you’re serious about mastering Graph Machine Learning, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-driven AI systems, this is the book you’ve been waiting for.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
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Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
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Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
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Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a GreatBookPricesUK, Castle Donington, Derby, United Kingdom, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
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