چو ایران نباشد تن من مباد
Knowledge Graphs Applied Version 2

دانلود کتاب Knowledge Graphs Applied Version 2

56000 تومان موجود

کتاب نمودارهای دانش کاربردی نسخه 2 نسخه زبان اصلی

دانلود کتاب نمودارهای دانش کاربردی نسخه 2 بعد از پرداخت مقدور خواهد بود
توضیحات کتاب در بخش جزئیات آمده است و می توانید موارد را مشاهده فرمایید


این کتاب نسخه اصلی می باشد و به زبان فارسی نیست.


امتیاز شما به این کتاب (حداقل 1 و حداکثر 5):

امتیاز کاربران به این کتاب:        تعداد رای دهنده ها: 9


توضیحاتی در مورد کتاب Knowledge Graphs Applied Version 2

نام کتاب : Knowledge Graphs Applied Version 2
ویرایش : MEAP Edition
عنوان ترجمه شده به فارسی : نمودارهای دانش کاربردی نسخه 2
سری :
نویسندگان : , , ,
ناشر : Manning Publications
سال نشر : 2022
تعداد صفحات : [133]

زبان کتاب : English
فرمت کتاب : pdf
حجم کتاب : 7 Mb



بعد از تکمیل فرایند پرداخت لینک دانلود کتاب ارائه خواهد شد. درصورت ثبت نام و ورود به حساب کاربری خود قادر خواهید بود لیست کتاب های خریداری شده را مشاهده فرمایید.


فهرست مطالب :


Knowledge Graphs Applied MEAP V02 Copyright Welcome Brief contents Chapter 1: What is a knowledge graph? 1.1 The knowledge graph paradigm shift 1.1.1 The four pillars of knowledge graphs 1.2 Building data-driven applications using KGs 1.2.1 360-based view for precision medicine 1.2.2 Drug discovery and development 1.2.3 Healthcare compliance management 1.2.4 Conversational AI and recommendation systems 1.2.5 What should I ask myself? 1.3 How do we teach knowledge graphs? 1.4 Knowledge graph technologies 1.5 Making graphs smarter using semantics 1.5.1 Graph vs. knowledge graph 1.5.2 Taxonomies and ontologies 1.6 Summary 1.7 References Chapter 2: Intelligent systems 2.1 Designing a first intelligent system 2.1.1 What is an intelligent system? 2.1.2 Categories of intelligent systems 2.1.3 Characteristics of an intelligent system 2.2 Knowledge acquisition 2.3 Knowledge representation and reasoning 2.4 Reasoning engines 2.5 The role of knowledge graphs 2.6 Summary 2.7 References Chapter 3: Create your first knowledge graph from ontologies 3.1 Knowledge graph building: Warm-up 3.1.1 Business and domain understanding 3.1.2 Data understanding 3.2 Understanding knowledge graph technologies 3.2.1 RDF or LPG? A goal-driven discussion 3.2.2 Representing edge properties with RDF and LPG 3.3 Knowledge graph building 3.3.1 Ontology ingestion and processing with neosemantics 3.3.2 Dataset ingestion and processing 3.4 Querying the data 3.5 Reasoning over the knowledge graph 3.6 Summary 3.7 References Chapter 5: Knowledge graphs (KGs) and natural language processing (NLP) 5.1 What is natural language processing (NLP)? 5.1.1 Basics of natural language processing 5.1.2 Named Entity Recognition (NER) 5.1.3 Use NLP for building a first KG 5.2 Knowledge enrichment 5.3 NLP-based machine learning 5.3.1 Keyword extraction 5.3.2 Graph-based topic modeling 5.4 Summary 5.5 References Appendix A: Introduction to graphs A.1 What is a graph? A.2 Graphs as models of networks A.3 Representing graphs A.4 References Appendix B: Neo4j B.1 Neo4j Introduction B.2 Neo4j Installation B.2.1 Neo4j Server installation B.2.2 Neo4j Desktop installation B.3 Cypher B.4 Plugins installation B.4.1 APOC installation B.4.2 GDS installation B.5 Cleaning B.6 References




پست ها تصادفی