Machine Learning, TensorFlow, TensorBoard Keras, Redes de Neuronas, GAN Networks.
Los grafos son un tipo de estructura de datos formado por objetos de información denominados vértices o nodos unidos por enlaces denominados aristas o arcos, que permiten representar relaciones binarias entre elementos de un conjunto. Este tipo de estructura nos permite relacionar de manera sencilla información entre procesos, individuos e identificar posibles comportamientos, acciones o modelos interactivos.
En este taller se describe el proceso de construcción de un proceso de carga y apificación sobre la base de datos en Grafo Neo4j.
- Ejercicio 1 - Instalación de Docker
- Ejercicio 2 - Manipulación de bases de datos en grafo
- Ejercicio 2 - Trabajando con ficheros y bases de datos en grafo
A continuación se describen los requisitos mínimos para poder realizar este taller.
- Sistema operativo: Linux (Ubuntu), Mac o Windows. Se recomienda realizar el taller en Linux o Mac.
- Memoría Ram: 8 Gbs de memoria ram. Se recomienda 16 Gbs.
- Espacio: 6 Gigas de espacio (Opción Jupyter Notebook sobre docker)
- Conexión a internet.