Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach
Idioma: inglés
Editorial: Springer, Springer Sep 2016, 2016
- Tapa blanda
- Nuevo
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The overwhelming data produced everyday and the increasing performance and cost requirements of applicationsare transversal to a wide range of activities in society, from science to industry. In particular, the magnitude and complexity of the tasks that Machine Learning (ML) algorithms have to solve are driving the need to devise adaptive many-core machines that scale well with the volume of data, or in other words, can handle Big Data.This book gives a concise view on how to extend the applicability of well-known ML algorithms in Graphics Processing Unit (GPU) with data scalability in mind. It presents a series of new techniques to enhance, scale and distribute data in a Big Learning framework. It is not intended to be a comprehensive survey of the state of the art of the whole field of machine learning for Big Data. Its purpose is less ambitious and more practical: to explain and illustrate existing and novel GPU-based ML algorithms, not viewed as a universal solution for the Big Data challenges but rather as part of the answer, which may require the use of different strategies coupled together.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 264 pp. Englisch.…
N° de ref. del artículo 9783319380964
- Título
- Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach
- Autor
- Noel Lopes
- Editorial
- Springer, Springer Sep 2016
- Año de publicación
- 2016
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Taschenbuch
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3319380966
- ISBN 13
- 9783319380964
- Peso del artículo
- 406 gramos
- Dimensiones
- 235x155x15 mm
The overwhelming data produced everyday and the increasing performance and cost requirements of applications are transversal to a wide range of activities in society, from science to industry. In particular, the magnitude and complexity of the tasks that Machine Learning (ML) algorithms have to solve are driving the need to devise adaptive many-core machines that scale well with the volume of data, or in other words, can handle Big Data.
This book gives a concise view on how to extend the applicability of well-known ML algorithms in Graphics Processing Unit (GPU) with data scalability in mind. It presents a series of new techniques to enhance, scale and distribute data in a Big Learning framework. It is not intended to be a comprehensive survey of the state of the art of the whole field of machine learning for Big Data. Its purpose is less ambitious and more practical: to explain and illustrate existing and novel GPU-based ML algorithms, not viewed as a universal solution for the Big Data challenges but rather as part of the answer, which may require the use of different strategies coupled together.
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De la contraportada
The overwhelming data produced everyday and the increasing performance and cost requirements of applications is transversal to a wide range of activities in society, from science to industry. In particular, the magnitude and complexity of the tasks that Machine Learning (ML) algorithms have to solve are driving the need to devise adaptive many-core machines that scale well with the volume of data, or in other words, can handle Big Data.
This book gives a concise view on how to extend the applicability of well-known ML algorithms in Graphics Processing Unit (GPU) with data scalability in mind. It presents a series of new techniques to enhance, scale and distribute data in a Big Learning framework. It is not intended to be a comprehensive survey of the state of the art of the whole field of machine learning for Big Data. Its purpose is less ambitious and more practical: to explain and illustrate existing and novel GPU-based ML algorithms, not viewed as a universal solution for the Big Data challenges but rather as part of the answer, which may require the use of different strategies coupled together.
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Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
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El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
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