T�tulo: Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
Editor: Engineering Science Reference
Fecha de publicaci�n: 2022
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1799883515
ISBN 13: 9781799883517
Encuadernaci�n: paperback
Estado: Fine

Acerca de

Sinopsis

Based on current literature and cutting-edge advances in the machine learning field, there are four algorithms whose usage in new application domains must be explored: neural networks, rule induction algorithms, tree-based algorithms, and density-based algorithms. A number of machine learning related algorithms have been derived from these four algorithms. Consequently, they represent excellent underlying methods for extracting hidden knowledge from unstructured data, as essential data mining tasks. Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms presents widely used data-mining algorithms and explains their advantages and disadvantages, their mathematical treatment, applications, energy efficient implementations, and more. It presents research of energy efficient accelerators for machine learning algorithms. Covering topics such as control-flow implementation, approximate computing, and decision tree algorithms, this book is an essential resource for computer scientists, engineers, students and educators of higher education, researchers, and academicians.

Acerca de los autores

Veljko Milutinović (1951) received his PhD from the University of Belgrade in Serbia, spent about a decade on various faculty positions in the USA (mostly at Purdue University and more recently at the University of Indiana in Bloomington), and was a co-designer of the DARPAs pioneering GaAs RISC microprocessor on 200MHz (about a decade before the first commercial effort on that same speed) and was a co-designer also of the related GaAs Systolic Array (with 4096 GaAs microprocessors). Later, for almost three decades, he taught and conducted research at the University of Belgrade in Serbia, for departments of EE, MATH, BA, and PHYS/CHEM. His research is mostly in data mining algorithms and dataflow computing, with the emphasis on mapping of data analytics algorithms onto fast energy efficient architectures. Most of his research was done in cooperation with industry (Intel, Fairchild, Honeywell, Maxeler, HP, IBM, NCR, RCA, etc.). For 20 of his edited books, publication forewords or other contributions were written by 20 different Nobel Laureates with whom he cooperated on his past industry sponsored projects. He published 40 books (mostly in the USA), he has over 100 papers in SCI journals (mostly in IEEE and ACM journals), and he presented invited talks at over 400 destinations worldwide. He has well over 1000 Thomson-Reuters WoS citations, well over 1000 Elsevier SCOPUS citations, and well over 5000 Google Scholar citations. His Google Scholar h index is equal to 40. He is a Life Fellow of the IEEE since 2003 and a Member of The Academy of Europe since 2011. He is a member of the Serbian National Academy of Engineering and a Foreign Member of the Montenegrin National Academy of Sciences and Arts.

Nenad Mitić is a full Professor at the Department of Computer Science, Faculty of Mathematics, University of Belgrade. He received his BSc, MSc and PhD from the University of Belgrade, Faculty of Mathematics. From 1983 to 1991 he was the system analyst on an IBM mainframe in Statistical Office of the Republic of Serbia, Belgrade. From 1991 till now he is with Faculty of Mathematics, Belgrade. His research interests cover areas of bioinformatics, data mining, big data, and functional programming.

Aleksandar Kartelj completed his PhD in Computer Science at Faculty of Mathematics in the year 2014. His research interests cover the areas of optimization, mathematical programming, and data mining. His publications are mostly related to metaheuristic optimization methods, data classification, and dimensionality reduction.

Miloš Kotlar received his B.Sc. (2016) and M.Sc. (2017) degrees in Electrical and Computer Engineering from the University of Belgrade, School of Electrical Engineering, Serbia. He is a Ph.D. candidate at the School of Electrical Engineering, University of Belgrade. His general research interests include implementation of energy efficient tensor implementations using the dataflow paradigm (FPGA and ASIC accelerators) and meta learning approaches for anomaly detection tasks.

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a Books From California, 51 W. Easy St., 93065, Simi Valley, California, U.S.A., 1 805-306-1772 25, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a Books From California, 51 W. Easy St, 93065, Simi Valley, California, U.S.A., 1 805-306-1772 25, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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