Pentru mai multe informații despre programele profesionale și postuniversitare de inteligență artificială de la Stanford, vizitați: https://stanford.io/3BweHQZ
Curs 11.1 – Raționament în Knowledge Graphs folosind Embeddings
Jure Leskovec
Informatică, dr
În această prelegere, vă prezentăm cum să efectuați raționamentul asupra graficelor de cunoștințe și să oferim răspunsuri la întrebări complexe. Vorbim despre diferite interogări posibile pe care le puteți obține peste un grafic de cunoștințe și despre cum să le răspundem prin parcurgerea graficului. De asemenea, arătăm cum incompletitatea graficelor de cunoștințe poate limita capacitatea noastră de a oferi răspunsuri complete. În cele din urmă vorbim despre cum putem rezolva această problemă prin generalizarea sarcinii de predicție a legăturii.
Pentru a urma programul cursului și programa, vizitați:
http://web.stanford.edu/class/cs224w/
Cursuri interesante:
- Stanford CS224W: Învățare automată cu grafice | 2021 | Cursul 1.3 – Alegerea reprezentării grafice
- Stanford CS224W: Învățare automată cu grafice | 2021 | Cursul 1.2 – Aplicații ale graficului ML
- Stanford CS224W: ML cu grafice | 2021 | Cursul 10.3 – Algoritmi de completare a graficelor de cunoștințe
- Stanford CS234: Învățare prin consolidare | Iarna 2019 | Curs 4 – Model Free Control
- Stanford CS229: Învățare automată | Vara 2019 | Cursul 7 – GDA, Naive Bayes & Laplace Smoothing
- Stanford CS224W: ML cu grafice | 2021 | Cursul 10.1-Incorporarea graficelor eterogene și a cunoștințelor
- Stanford CS229: Învățare automată | Vara 2019 | Cursul 3 – Probabilitate și Statistică
- Stanford CS330: Multi-Task și Meta-Learning, 2019 | Cursul 4 – Meta-Învățători non-parametrici
- Stanford CS229: Învățare automată | Vara 2019 | Curs 1 – Introducere și Algebră Lineară
- Stanford CS229: Învățare automată | Vara 2019 | Curs 2 – Calcul Matriceal și Teoria Probabilității