En esta sesión continuaremos hablando sobre Graph Neural Networks (GNN). Tras haber presentado sus fundamentos en la sesión previa, en esta sesión mostraremos algunas configuraciones concretas para realizar tanto aprendizaje supervisado como no supervisado con este tipo de arquitecturas. Además haremos un resumen de las ventajas que este modelo tiene sobre otros modelos de aprendizaje sobre grafos como son los shallow embeddings.