GrafoLab

Laboratório dedicado à pesquisa e divulgação científica sobre grafos e Redes Neurais de Grafos (GNNs), explorando aplicações em inteligência artificial, ciência de dados e aprendizado de máquina.

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Categoria: Fundamentos de Grafos

Conceitos e algoritmos clássicos da teoria dos grafos (conectividade, centralidades, caminhos, cliques), com contexto histórico e intuição prática.

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    O Deep Learning clássico foi construído sobre a premissa de que os dados vivem em grades regulares (como imagens) ou sequências (como texto). No entanto, o mundo real é curvo, irregular e geometricamente rico. O Geometric Deep Learning (GDL) surge como uma tentativa de unificar o aprendizado de máquina em domínios não-euclidianos. Neste post, veremos…

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    A desinformação não se espalha no vácuo; ela viaja através de redes de pessoas. Por isso, combater fake news não é apenas uma questão de checar fatos (fact-checking), mas de entender a estrutura de quem compartilha. Modelar redes sociais como grafos nos permite identificar comunidades coordenadas, detectar robôs (bots) através de sua topologia e mapear…

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