Artwork

Вміст надано Connected Data World. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Connected Data World або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.
Player FM - додаток Podcast
Переходьте в офлайн за допомогою програми Player FM !

Graph Analytics vs Graph Machine Learning | Jörg Schad

29:07
 
Поширити
 

Manage episode 365202417 series 2773575
Вміст надано Connected Data World. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Connected Data World або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Graph Analytics has long demonstrated that it solves real-world problems including Fraud, Ranking, Recommendation, text summarization and other NLP tasks.

More recently, Graph Machine Learning applied directly on graphs using graph algorithms and machine learning, has been demonstrating significant advantages in solving the same problems as graph analytics as well as problems that are impractical to solve using graph analytics. Graph Machine Learning does this by training statistical models on the graph resulting in Graph Embeddings and Graph Neural Networks that are used to complex problems in a different way.

Jörg Schad, ArangoDB CTO, compares and contrasts these two approaches (spoiler: often complexity vs precision) in real-world scenarios. What factors should you consider when choosing one over the other and when do you even have a choice? Learn about exciting new developments in Graph ML and the graph techniques on which they are based.

---

Connected Data London 2024 has been announced!.

December 11-13, etc Venues St. Paul’s, City of London

Check #CDL24 for more Presentations, Keynotes, Masterclasses, and Workshops on cutting-edge topics from industry leaders and innovators: https://connected-data.london

  continue reading

37 епізодів

Artwork
iconПоширити
 
Manage episode 365202417 series 2773575
Вміст надано Connected Data World. Весь вміст подкастів, включаючи епізоди, графіку та описи подкастів, завантажується та надається безпосередньо компанією Connected Data World або його партнером по платформі подкастів. Якщо ви вважаєте, що хтось використовує ваш захищений авторським правом твір без вашого дозволу, ви можете виконати процедуру, описану тут https://uk.player.fm/legal.

Graph Analytics has long demonstrated that it solves real-world problems including Fraud, Ranking, Recommendation, text summarization and other NLP tasks.

More recently, Graph Machine Learning applied directly on graphs using graph algorithms and machine learning, has been demonstrating significant advantages in solving the same problems as graph analytics as well as problems that are impractical to solve using graph analytics. Graph Machine Learning does this by training statistical models on the graph resulting in Graph Embeddings and Graph Neural Networks that are used to complex problems in a different way.

Jörg Schad, ArangoDB CTO, compares and contrasts these two approaches (spoiler: often complexity vs precision) in real-world scenarios. What factors should you consider when choosing one over the other and when do you even have a choice? Learn about exciting new developments in Graph ML and the graph techniques on which they are based.

---

Connected Data London 2024 has been announced!.

December 11-13, etc Venues St. Paul’s, City of London

Check #CDL24 for more Presentations, Keynotes, Masterclasses, and Workshops on cutting-edge topics from industry leaders and innovators: https://connected-data.london

  continue reading

37 епізодів

همه قسمت ها

×
 
Loading …

Ласкаво просимо до Player FM!

Player FM сканує Інтернет для отримання високоякісних подкастів, щоб ви могли насолоджуватися ними зараз. Це найкращий додаток для подкастів, який працює на Android, iPhone і веб-сторінці. Реєстрація для синхронізації підписок між пристроями.

 

Короткий довідник