))
Applications of GraphML like Predicting Protein Folding
Manage episode 445509124 series 3605861
Το περιεχόμενο παρέχεται από το Brian Carter. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον Brian Carter ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Solving an impossible mystery... forget what you thought was possible!
This is a discussion of a video from Stanford's CS224W course which focuses on the many applications of graph machine learning, a field that utilizes graph data structures to solve complex problems. The speaker highlights different tasks and their associated applications, classifying them into four levels: node level, where the focus is on individual nodes; edge level, analyzing relationships between pairs of nodes; subgraph level, examining groups of nodes; and graph level, analyzing the entire graph structure. The lecture provides a detailed overview of various applications in diverse fields, including protein folding, recommender systems, drug discovery, traffic prediction, and physics-based simulations.
Watch the video: https://www.youtube.com/watch?v=aBHC6xzx9YI
71 επεισόδια
Μοίρασέ το
