Machine Learning under Resource Constraints - Discovery in Physics

Idioma: inglés

Editorial: De Gruyter, 2022

3110785951 / 9783110785951

Serie: Libro 172 de 256 - De Gruyter STEM

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Neuware - Machine Learning under Resource Constraints addresses novel machine learning algorithms that are challenged by high-throughput data, by high dimensions, or by complex structures of the data in three volumes. Resource constraints are given by the relation between the demands for processing the data and the capacity of the computing machinery. The resources are runtime, memory, communication, and energy. Hence, modern computer architectures play a significant role. Novel machine learning algorithms are optimized with regard to minimal resource consumption. Moreover, learned predictions are executed on diverse architectures to save resources. It provides a comprehensive overview of the novel approaches to machine learning research that consider resource constraints, as well as the application of the described methods in various domains of science and engineering. Volume 2 covers machine learning for knowledge discovery in particle and astroparticle physics. Their instruments, e.g., particle detectors or telescopes, gather petabytes of data. Here, machine learning is necessary not only to process the vast amounts of data and to detect the relevant examples efficiently, but also as part of the knowledge discovery process itself. The physical knowledge is encoded in simulations that are used to train the machine learning models. At the same time, the interpretation of the learned models serves to expand the physical knowledge. This results in a cycle of theory enhancement supported by machine learning. …

N° de ref. del artículo 9783110785951

Título
Machine Learning under Resource Constraints - Discovery in Physics
Autor
Katharina Morik
Editorial
De Gruyter
Año de publicación
2022
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3110785951
ISBN 13
9783110785951
Peso del artículo
618 gramos
Dimensiones
240x170x21 mm
Serie
Libro 172 de 256: De Gruyter STEM

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