Graph Machine Learning Mastery (Paperback)
Lingua: inglese
Editore: Independently Published, 2025
- Brossura
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
Condizione: Nuovo
EUR 28,96
Quantità: 1 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Paperback. Graph Machine Learning MasteryA Complete Guide to Graph Neural Networks, Graph Transformers, Temporal GNNs, and LLM-Powered Graph AI with PyTorch Geometric & DGLGraph-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 LearnBuild powerful GNN architectures: GCN, GAT, GraphSAGE, GIN, heterogeneous and large-scale GNNsTransition from GNNs to Graph Transformers with positional encodings and attention mechanismsModel temporal and dynamic graphs using TGN, TGAT, DySAT, and continuous-time message passingDesign LLM + GNN hybrid systems for reasoning, knowledge graphs, and GraphRAG pipelinesApply graph ML to real-world domains: fraud detection, recommender systems, molecular graphs, finance, telecom, and cybersecurityTrain, optimize, monitor, and deploy graph models in production environmentsIntegrate 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 predictionTemporal graph forecastingMolecular property prediction with OGB benchmarksGraph-augmented LLM systems for intelligent reasoning and recommendation.Each project walks you through data preprocessing, model architecture, training, evaluation, deployment, and monitoring-so you don't just learn concepts, you build real systems. Who This Book Is ForData scientists and ML engineers expanding into graph-based AIAI researchers exploring next-generation GNN and Transformer architecturesBackend and platform engineers deploying graph intelligence at scaleProfessionals working with knowledge graphs, recommendation systems, and complex networksA working knowledge of Python and basic machine learning is recommended. 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. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9798261760221
- Titolo
- Graph Machine Learning Mastery (Paperback)
- Autore
- Philip Oscar
- Editore
- Independently Published
- Anno di pubblicazione
- 2025
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Paperback
- 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.
Grand Eagle Retail
Bensenville, IL, U.S.A.
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
Tariffe di spedizione nazionale per U.S.A.
| Articolo | Da 6 a 14 giorni lavorativi | Da 6 a 16 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 0,00 | EUR 0,00 |
Metodi di pagamento
Informazioni sull’azienda del venditore
APOLLO ONLINE CORP.
605 Geddes Street
Wilmington, DE U.S.A. 19805
Condizioni di vendita
We guarantee the condition of every book as it¿s described on the Abebooks web sites. If you¿ve changed
your mind about a book that you¿ve ordered, please use the Ask bookseller a question link to contact us
and we¿ll respond within 2 business days.
Books ship from California and Michigan.
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
Diritto legale di recesso
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.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
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 Grand Eagle Retail, Bensenville, Illinois, U.S.A., 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
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.
Condizioni di spedizione
Orders usually ship within 2 business days. All books within the US ship free of charge. Delivery is 4-14 business days anywhere in the United States.
Books ship from California and Michigan.
If your book order is heavy or oversized, we may contact you to let you know extra shipping is required.