ngdb-zoo: масштабируемое обучение нейронных графовых баз данных

NGDB-Zoo направлен на эффективное и масштабируемое обучение нейронных графовых баз данных. Этот проект предоставляет инфраструктуру для обучения моделей графов на больших графах, используя распределенные вычисления. NGDB-Zoo включает в себя набор инструментов и библиотек для обработки данных графов, обучения моделей и развертывания.

В NGDB-Zoo реализованы различные алгоритмы машинного обучения на графах, включая Graph Neural Networks (GNN). Эти алгоритмы позволяют выполнять такие задачи, как предсказание связей, классификация узлов и кластеризация графов.

Проект предоставляет возможность легко интегрировать NGDB-Zoo с существующими системами баз данных графов. Также поддерживается работа с различными форматами данных графов.

Одной из ключевых особенностей NGDB-Zoo является его способность масштабироваться для работы с очень большими графами. Это достигается за счет использования распределенных вычислений и оптимизированных алгоритмов. NGDB-Zoo предназначен для эффективного использования ресурсов и минимизации времени обучения.

NGDB-Zoo также предоставляет инструменты для визуализации и анализа графов, что помогает пользователям понимать структуру данных и результаты обучения моделей. NGDB-Zoo