Vou construir redes neurais gráficas em tensorflow e pytorch

Redes neurais de grafos evoluíram além da classificação básica. Em 2026, o verdadeiro valor está em transformadores de grafos (melhores para dependências de longo alcance) e em sistemas híbridos GNN-LLM que combinam estrutura de grafo com raciocínio de linguagem para GraphRAG, raciocínio em grafos de conhecimento e dados relacionais em escala. Eu desenvolvo ambos.

O que eu ofereço:

• Modelos personalizados de GNN e transformadores de grafo para classificação de nós/links/grafos, usando GCN/GAT/GraphSAGE ou arquiteturas de transformadores mais recentes, ajustados aos seus dados
• Híbridos GNN-LLM, pipelines GraphRAG e recuperação sensível à estrutura
• GNNs generativos para geração de moléculas, síntese de redes, geração de dados estruturados
• Pré-processamento de dados, construção de grafos e ajuste incluídos na entrega

Impacto real: empresas que incorporam estrutura de grafo em sistemas de recomendação e recuperação relataram ganhos significativos de precisão e melhorias de desempenho múltiplas vezes em relação a abordagens planas e sem estrutura.

Por que me escolher: com experiência em ML de produção, avalio se seu problema precisa de GNNs, transformadores de grafo ou um híbrido antes de criar qualquer coisa.

Envie sua mensagem com seus dados e objetivo, e eu te direi o que se encaixa melhor.