Étudiez les représentations d’entités et de relations, la complétion guidée par schéma, les embeddings efficaces et l’évaluation rigoureuse de la prédiction de liens.
Ce cours avancé porte sur la complétion de graphes de connaissances, et non sur les réseaux de neurones de graphes en général. Reliez structure et caractéristiques textuelles aux embeddings d’entités et de relations, examinez des objectifs efficaces sans échantillonnage négatif et la complétion d’instances guidée par schéma, puis analysez les protocoles d’évaluation de prédiction de liens. L’accent est mis sur la construction des candidats, les fuites de données, les mesures de classement et l’adéquation de l’évaluation à l’usage visé. Les vidéos sont en anglais ; les ressources originales sont analytiques et ne reproduisent pas de transcription.
Formuler la complétion d’un graphe de connaissances comme la prédiction de faits typés et la distinguer de la classification générale de nœuds. Comparer représentations structurelles, enrichies par le texte et embeddings efficaces en explicitant hypothèses et coûts de calcul. Auditer l’évaluation de prédiction de liens pour détecter fuites, biais de candidats, filtrage inadéquat et décalage entre métriques et affirmations.
Une connaissance de l’apprentissage automatique, des embeddings vectoriels et des mesures de classification ou de classement est recommandée. Les graphes et l’algèbre linéaire sont utiles ; aucune expérience de benchmark de graphes de connaissances n’est requise.
Aux apprenants expérimentés souhaitant approfondir et appliquer des compétences avancées en IA
Aux personnes qui apprennent mieux avec des exemples, des leçons guidées et de la pratique
Aux professionnels, créateurs et développeurs indépendants recherchant une méthode reproductible
La leçon 1 est gratuite
4 leçons · Avancé · Cours complet.
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