Graph Machine Learning in Practice: Build Scalable GNN Pipelines with PyTorch & DGL
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Sobre este producto
- Represent, preprocess, and sample graph data efficiently for large-scale training.
- Build node, edge, and graph-level prediction models using GCNs, GraphSAGE, GAT, and advanced architectures.
- Apply graph ML to real business problems: fraud detection, recommendations, molecular property prediction, and temporal analytics.
- Scale training with distributed frameworks like DistDGL and GraphBolt.
- Serve models through optimized inference pipelines, subgraph caching, and low-latency monitoring.
- Implement explainability, fairness, and auditing mechanisms for production-ready trust and compliance.
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