原子や結合をグラフ化して化合物のモデルを作成サイバーセキュリティ。アドレスの接続状況をグラフ化で説明その他多数のモデルほとんどの場合、これらのデータセットは非常に大きく、部分的なラベル付けしかできません。ある個人から既知の不正を行う者への接続状況を分析することで、その個人が不正を行っている可能性を予測する、不正行為検出シナリオを考えてみましょう。(「不正」か「正当」)、半教師あり学習タスクとして定義できます。これは大きなデータセットを手作業のラベル付けにより構築し、「線形化」して従来の機械学習アルゴリズムに適用するよりも良いソリューションになるはずです。これらのスキルをすべてマスターしている人はごくわずかです。ようなツールが必要とされる理由です。迅速に構築、トレーニング、評価するのに役立ちます。ような人気の深層学習フレームワーク上に構築されています。いずれかのフレームワークを知っていれば、すぐに慣れることでしょう。どのフレームワークを使用しても、これらの初心者向けの例で簡単に始めることができます。ワークショップでのスライドやコードも非常に役立ちます。実装された多数の最新鋭モデルをチェックすることができます。データセットを使用してドキュメントの分類モデルのトレーニングができます。この場合は以下の内容を実行するだけです。--self-loop調査や設定用にすべてのモデルのコードが利用可能です。チームによる入念な検証が行われています。チームではパフォーマンスの要求の検証を行い、結果を再現できるようにします。簡単にダウンロードして試用できる、さまざまなグラフデータセットが含まれています。用の深層学習コンテナに追加しました。使用し、サーバーを一切管理することなく、スケールを問わずにモデルのトレーニングとデプロイを行うことが容易になります。その方法を説明します。リポジトリに完全な例を追加しました。ついて、新しい化合物の持ちうる毒性を推測することです。想像できると思いますが、このようなタイプの分析は新しい薬品を開発する際に非常に重要です。試験管による実験を行うことなく迅速に結果を予測できれば、研究者はもっとも有望な薬品の候補に労力を集中することができます。種強の化合物が含まれています。使用して複数ラベルのバイナリ分類モデルを構築しようとしています。コレクションから簡単にダウンロードできます。分類機能を簡単に構築できます。ため、このライブラリーに慣れていれば理解できるでしょう。コンテナの完全な名前と、ハイパーパラメータ―としてのトレーニングスクリプトの名前を渡すだけです。上にトレーニング済みモデルを入れ、実際の実験を行うことなく、大量の化合物の毒性予測に使用することができます。素晴らしい機能ですね。上で今すぐ使用を開始できます。皆さんからのフィードバックをお待ちしています。サポートの連絡先からご意見をお寄せください。機会均等法を順守しています。平等に採用しています。