Ich werde graphische neuronale Netze in Tensorflow und Pytorch aufbauen

Graph Neural Networks sind über die einfache Klassifikation hinausgewachsen. Im Jahr 2026 liegt der wahre Wert in Graph-Transformern (besser bei Langzeitabhängigkeiten) und GNN-LLM-Hybridsystemen, die Graphstruktur mit Sprachlogik für GraphRAG, Wissensgraph-Reasoning und relationale Daten in großem Maßstab verbinden. Ich entwickle beides.

Was ich anbiete:

• Maßgeschneiderte GNN- und Graph-Transformer-Modelle für Node/Link/Graph-Klassifikation, mit GCN/GAT/GraphSAGE oder neueren Transformer-Architekturen, passend zu deinen Daten
• GNN-LLM-Hybride GraphRAG-Pipelines und strukturierte Abfrage
• Generative GNNs für Molekülerstellung, Netzwerksynthese, strukturierte Datengenerierung
• Datenvorverarbeitung, Graph-Konstruktion und Feinabstimmung im Lieferumfang enthalten

Wirkliche Wirkung: Unternehmen, die Graphstrukturen in Empfehlungssysteme und Abfrage-Tools integrieren, berichten von erheblichen Genauigkeitssteigerungen und Performance-Verbesserungen im Mehrfachbereich im Vergleich zu flachen, struktur-blinden Ansätzen.

Warum ich: Mit meinem Hintergrund in produktionsreifem ML beurteile ich, ob dein Problem GNNs, Graph-Transformer oder eine Hybridlösung benötigt, bevor ich etwas entwickle.

Sende mir deine Daten und dein Ziel, und ich sage dir, was passt.