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直播预告 | 大规模图机器学习框架&算法

2021 年 10 月 9 日 图与推荐
深度学习模型是当今人工智能研究的核心。众所周知，对欧几里得数据（例如图像）和序列数据（例如文本）具有颠覆性学习能力的深度学习技术不能直接适用于图结构数据。这种差距推动了图深度学习研究的浪潮。近年来，已经开发了大量基于图结构数据的神经网络架构，这些架构已经成功应用于社交网络、计算机视觉，自然语言处理，推荐系统，智能风控，智能交通和生物计算学等领域，并取得了显着的性能提升。这波图论与深度学习交叉的研究浪潮也影响了其他科学领域，包括计算机视觉、自然语言处理、归纳逻辑编程、程序合成与分析、自动化规划、强化学习和网络安全。尽管图上的深度学习已经引起了极大的关注，但将其应用于其他领域时仍面临许多挑战，包括从方法论的合理性到实际商业业务表现。  
那么，如何快速实现大规模图算法的应用落地？
2021年10月10日 ，DataFunSummit： 图机器学习 在线峰会将如约而至。其中由来自 腾讯 的专家研究员 易玲玲 出品的大规模图平台论坛，将邀请来自 亚马逊上海人工智能研究院 的 王敏捷 老师、 美团 的 付浩 老师 、 腾讯 的 许杰 老师、 斯坦福大学 的 尤佳轩 博士及 TigerGraph 的 王大东 老师， 从大规模图平台的角度出发，和大家一起探讨交流如何构建图平台实现大规模图算法的快速应用落地，并展示目前的一些最新进展，本次分享将全程直播。
稍后，我们将为大家对本次论坛，做详细介绍，感兴趣的小伙伴可以先识别二维码，免费注册报名，入群收看：

▌论坛日程

▌详细介绍

▌峰会报名

本次峰会将全程直播，欢迎大家识别二维码，免费注册报名：

10月10日，我们不见不散～

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图机器学习（Machine Learning on Graphs）是一项重要且普遍存在的任务，其应用范围从药物设计到社交网络中的友情推荐。这个领域的主要挑战是找到一种表示或编码图结构的方法，以便机器学习模型能够轻松地利用它。

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