2K подписчиков

3 решения для ML-модели с графовыми данными


Современные нейросети в основном строятся на основе графовых данных.
Но чтобы спроектировать на их основе сложную систему, ML-модель должна уметь эти данные векторизировать, а это непростая задача.

Для ее решения мы пригласили участников сентябрьского хакатона «Цифровой прорыв в ЦФО». Команды работали над задачей бинарной классификации, а их целью было создать ML-модель, которая среди широкой аудитории будет определять пользователей, склонных к благотворительности.

Мы выбрали 3 лучших подхода к созданию моделей на основе графов и написали о них материал для блога на Хабре. В статье вы найдете подробные условия задания, а также объяснение, почему именно графы стали основой задачи. Также мы разберем 3 лучших решения и подумаем о том, что ждем эти решения дальше.

Подробности и схемы — в статье.
3 решения для ML-модели с графовыми данными Современные нейросети в основном строятся на основе графовых данных.
746 просмотров