📚 Graph Machine Learning: Learn about the latest advancements in graph data to build robust machine learning models, 2nd Edition (2025) Перед тобой обновлённый гайд по работе с графами так, чтобы они приносили пользу, а не боль. Что нового в книге: 🔹 Современные фреймворки. Примеры на PyTorch Geometric и DGL вместо устаревших библиотек. 🔹 Temporal Graphs. Как анализировать графы, которые меняются с течением времени — транзакции, соцсети, взаимодействия пользователей. 🔹 Глава про LLMs + графы. Тренд 2024–2025: как большие модели помогают решать графовые задачи и формировать embedding’и. 🔹 Код на GitHub. Всё можно повторить руками. Что прокачаешь: ▪️поймёшь, как представлять данные в виде графов; ▪️научишься строить модели для рекомендаций, соцсетей, транзакций; ▪️попробуешь unsupervised и supervised graph learning; ▪️увидишь, как графы помогают в NLP; ▪️разберёшься, как масштабировать графовые ML-приложения. 🔗 Скачать 🔹 Курс «Основы IT для непрограммистов» 🔹 Получить консультацию менеджера 🔹 Сайт Академии 🔹 Сайт Proglib 🐸 Книги для программистов | Поддержать бустом