艾丽西亚框架
Neo4j高级数据科学家
Alicia Frame是Neo4j产品团队的高级数据科学家，负责算法开发和分析策略。她拥有北卡罗来纳大学教堂山分校(University of North Carolina at Chapel Hill)的计算生物学博士学位和弗吉尼亚州威廉玛丽学院(College of William and Mary)的生物学和数学学士学位，并在BenevolentAI、陶氏化学(Dow)和EPA拥有超过8年的企业数据科学经验。
过去的会议
图——或关于数据点的关系、连接和拓扑的信息——正在改变机器学习。我们将介绍如何将表格数据转换为图形以及如何开始使用图形AI的实际示例。本演讲将概述我们如何将基于图的特征整合到传统的机器学习管道中，创建图嵌入以更好地描述您的图拓扑，并预览使用图神经网络进行图原生学习的方法。我们将讨论金融犯罪侦查、建议和药物发现方面的相关现实案例研究。本讲座旨在向初学者介绍基于图形的人工智能的概念，并帮助从业者了解新技术和应用。关键要点:图数据如何改进机器学习，图何时与数据科学应用相关，什么是图原生学习以及如何开始。
人工智能和机器学习的图形增强正在改变智能应用程序的格局。除了提高准确性和建模速度之外，图形技术还使构建人工智能解决方案更容易获得。加入我们，了解图增强人工智能和机器学习的4个前沿领域，并了解当今常用的技术以及哪些技术具有颠覆行业的潜力。
我们将提供示例并具体说明如何:-图通过连接特征提取提供更好的准确性-图通过上下文模型优化提供更好的性能-图通过知识图提供上下文-图为神经网络增加可解释性
