Einzeltreffer — DigiBib

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Machine learning methods are inspected with respect to resource requirements and how to enhance scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters.

Titel:	Fundamentals
Autor/in / Beteiligte Person:	Morik, Katharina ; Marwedel, Peter
Link:	https://library.oapen.org/handle/20.500.12657/61117
Quelle:	De Gruyter STEM; (2022)
Veröffentlichung:	Berlin/Boston: De Gruyter, 2022
Medientyp:	E-Book
Umfang:	491
ISBN:	978-3-11-078594-4 (print) ; 978-3-11-078593-7 (print) ; 978-3-11-078612-5 (print) ; 3-11-078594-3 (print) ; 3-11-078593-5 (print) ; 3-11-078612-5 (print)
DOI:	10.1515/9783110785944
Schlagwort:	Resource-Constrained Data Analysis Resource-Aware Machine Learning Embedded Systems and Machine Learning Big Data and Machine Learning Artificial Intelligence Highly Distributed Data ML on Small devices Data mining for Ubiquitous System Software Cyber-physical systems Machine learning in high-energy physics Machine learning for knowledge discovery thema EDItEUR::P Mathematics and Science::PN Chemistry thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UM Computer programming / software engineering::UMB Algorithms and data structures thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UN Databases thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UT Computer networking and communications thema EDItEUR::U Computing and Information Technology::UY Computer science::UYQ Artificial intelligence
Sonstiges:	Nachgewiesen in: OAPEN Library Sprachen: English Collection: Books ; Imported or submitted locally Original Material: 2b386f62-fc18-4108-bcf1-ade3ed4cf2f3 ; Volume 1 Document Type: book File Description: application/pdf Language: English Rights: Attribution 4.0 International ; URL: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ Notes: ONIX_20230130_9783110785944_75 ; https://www.degruyter.com/isbn/9783110785944

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