Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models : Learning, Inference and Use Cases

Sprache: Englisch

Verlag: Springer, 2021

3030740412 / 9783030740412

Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006

Hardcover

Zustand: Neu

EUR 101,46

EUR 35,00 Versand 
Versand von Deutschland nach USA

Anzahl: 1 verfügbar

In den Warenkorb
30 Tage kostenlose Rückgabe

Artikelbeschreibung des Verkäufers

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book proposes probabilistic machine learning models that represent the hardware properties of the device hosting them. These models can be used to evaluate the impact that a specific device configuration may have on resource consumption and performance of the machine learning task, with the overarching goal of balancing the two optimally. The book first motivates extreme-edge computing in the context of the Internet of Things (IoT) paradigm. Then, it briefly reviews the steps involved in the execution of a machine learning task and identifies the implications associated with implementing this type of workload in resource-constrained devices. The core of this book focuses on augmenting and exploiting the properties of Bayesian Networks and Probabilistic Circuits in order to endow them with hardware-awareness. The proposed models can encode the properties of various device sub-systems that are typically not considered by other resource-aware strategies, bringing about resource-saving opportunities that traditional approaches fail to uncover.The performance of the proposed models and strategies is empirically evaluated for several use cases. All of the considered examples show the potential of attaining significant resource-saving opportunities with minimal accuracy losses at application time. Overall, this book constitutes a novel approach to hardware-algorithm co-optimization that further bridges the fields of Machine Learning and Electrical Engineering.…

Bestandsnummer des Verkäufers 9783030740412

Titel
Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models : Learning, Inference and Use Cases
Autor
Marian Verhelst
Verlag
Springer
Erscheinungsjahr
2021
Zustand
Neu
Einband
Buch
Sprache
Englisch
ISBN-10
3030740412
ISBN-13
9783030740412
Artikelgewicht
384 Gramm
Abmessungen
241x160x16 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Deutschland

Verkäufer/-in mit 5 Sternen

Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006

Versandkosten von Deutschland nach USA

Artikel7 bis 10 Werktage5 bis 7 Werktage
Erster ArtikelEUR 35,00EUR 45,00
Die Versandzeiten werden von den Verkäuferinnen und Verkäufern festgelegt. Sie variieren je nach Versanddienstleister und Standort. Sendungen, die den Zoll passieren, können Verzögerungen unterliegen. Eventuell anfallende Abgaben oder Gebühren sind von der Käuferin bzw. dem Käufer zu tragen. Die Verkäuferin bzw. der Verkäufer kann Sie bezüglich zusätzlicher Versandkosten kontaktieren, um einen möglichen Anstieg der Versandkosten für Ihre Artikel auszugleichen.

Zahlungsarten

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Banküberweisung
  • PayPal
  • Vorauskasse

Shopbeschreibung

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spezialisierung

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Unternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Deutschland 37574