Machine Learning under Resource Constraints - Discovery in Physics
Sprache: Englisch
Verlag: De Gruyter, 2022
- Softcover
- Neu
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, DeutschlandAHA-BUCH GmbH
Verkäufer:in bei ZVAB seit 14. August 2006
Zustand: Neu
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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. …
Bestandsnummer des Verkäufers 9783110785951
- Titel
- Machine Learning under Resource Constraints - Discovery in Physics
- Autor
- Katharina Morik
- Verlag
- De Gruyter
- Erscheinungsjahr
- 2022
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3110785951
- ISBN-13
- 9783110785951
- Artikelgewicht
- 618 Gramm
- Abmessungen
- 240x170x21 mm
- Serie
- Buch 172 von 256: De Gruyter STEM
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.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Katharina Morik received her doctorate from the University of Hamburg in 1981 and her habilitation from the TU Berlin in 1988. In 1991, she established the chair of Artificial Intelligence at the TU Dortmund University. She is a pioneer of machine learning contributing substantially to inductive logic programming, support vector machines, probabilistic graphical models. In 2011, she acquired the Collaborative Research Center SFB 876 "Providing Information by Resource-Constrained Data Analysis", of which she is the spokesperson. and computing architectures together so that machine learning models may be executed or even trained on resource restricted devices. It consists of 12 projects and a graduate school for more than 50 Ph. D. students. She is a spokesperson of the Competence Center for Machine Learning Rhein Ruhr (ML2R) and coordinator of the German competence centers for AI. She is the author of more than 200 publications in prestigious journals and conferences. She was a founding member, Program Chair and Vice Chair of the conference IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) and is a member of the steering committee of and was Program Chair of ECML PKDD. Together with Volker Markl, Katharina Morik heads the working group "Technological Pioneers" of the platform "Learning Systems and Data Science" of the BMBF. Prof. Morik has been a member of the Academy of Technical Sciences since 2015 and of the North Rhine-Westphalian Academy of Sciences and Arts since 2016. She has been awarded Fellow of the German Society of Computer Science GI e.V. in 2019.
Wolfgang Rhode has been Professor of Astroparticle Physics at the TU Dortmund University since 2004. After studying physics and philosophy in Freiburg and Wuppertal, he received a PhD in both subjects. He is active in the astroparticle experiments AMANDA, IceCube, MAGIC, FACT and CTA as well as in radio astronomy, throughout with a special focus on data analysis and Monte Carlo development using machine learning methods as developed in the CRC 876. In addition to being an interdisciplinary teacher in philosophy, he was co-founder of the working group "Physics and Philosophy" in in the German Physical Society (DPG) in 2004. As a consequence of the long year cooperation with K. Morik on machine learning in astroparticle physics within the CRC 876, both became co-founder of the DPG-working group "Physics, Modern Information Technology and Artificial Intelligence" in 2017.
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§ 4 Gewährleistung
(1) Es bestehen die gesetzlichen Mängelhaftungsrechte.
(2) Bei gebrauchten Sachen beträgt die Gewährleistungsfrist abweichend von der gesetzlichen Regelung ein Jahr ab Ablieferung der Sache. Die Fristverkürzung gilt nicht:
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§ 5 Rechtswahl, Erfüllungsort, Gerichtsstand
(1) Es gilt deutsches Recht. Bei Verbrauchern gilt diese Rechtswahl nur, soweit hierdurch der durch zwingende Bestimmungen des Rechts des Staates des gewöhnlichen Aufenthaltes des Verbrauchers gewährte Schutz nicht entzogen wird (Günstigkeitsprinzip).
(2) Erfüllungsort für alle Leistungen aus den mit uns bestehenden Geschäftsbeziehungen sowie Gerichtsstand ist unser Sitz, soweit Sie nicht Verbraucher, sondern Kaufmann, juristische Person des öffentlichen Rechts oder öffentlich-rechtliches Sondervermögen sind. Dasselbe gilt, wenn Sie keinen allgemeinen Gerichtsstand in Deutschland oder der EU haben oder der Wohnsitz oder gewöhnliche Aufenthalt im Zeitpunkt der Klageerhebung nicht bekannt ist. Die Befugnis, auch das Gericht an einem anderen gesetzlichen Gerichtsstand anzurufen, bleibt hiervon unberührt.
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- Informationen zum Zustandekommen des Vertrages
Die technischen Schritte zum Vertragsschluss, der Vertragsschluss selbst und die Korrekturmöglichkeiten erfolgen nach Maßgabe der Regelungen "Zustandekommen des Vertrages" unserer Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I.).
- Vertragssprache, Vertragstextspeicherung
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- Wesentliche Merkmale der Ware oder Dienstleistung
Die wesentlichen Merkmale der Ware und/oder Dienstleistung finden sich im jeweiligen Angebot.
- Preise und Zahlungsmodalitäten
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5.2. Die anfallenden Versandkosten sind nicht im Kaufpreis enthalten. Sie sind über eine entsprechend bezeichnete Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot aufrufbar, werden im Laufe des Bestellvorganges gesondert ausgewiesen und sind von Ihnen zusätzlich zu tragen, soweit nicht die versandkostenfreie Lieferung zugesagt ist.
5.3. Erfolgt die Lieferung in Länder außerhalb der Europäischen Union können von uns nicht zu vertretende weitere Kosten anfallen, wie z.B. Zölle, Steuern oder Geldübermittlungsgebühren (Überweisungs- oder Wechselkursgebühren der Kreditinstitute), die von Ihnen zu tragen sind. Entstandene Kosten der Geldübermittlung sind von Ihnen auch in den Fällen zu tragen, in denen die Lieferung in einen EU-Mitgliedsstaat erfolgt, die Zahlung aber außerhalb der Europäischen Union veranlasst wurde.
5.4. Die Ihnen zur Verfügung stehenden Zahlungsarten sind unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot ausgewiesen.
5.5. Soweit bei den einzelnen Zahlungsarten nicht anders angegeben, sind die Zahlungsansprüche aus dem geschlossenen Vertrag sofort zur Zahlung fällig.
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6.1. Die Lieferbedingungen, der Liefertermin sowie gegebenenfalls bestehende Lieferbeschränkungen finden sich unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche auf unserer Internetpräsenz oder im jeweiligen Angebot.
Soweit im jeweiligen Angebot oder unter der entsprechend bezeichneten Schaltfläche keine andere Frist angegeben ist, erfolgt die Lieferung der Ware innerhalb von 3-5 Tagen nach Vertragsschluss (bei vereinbarter Vorauszahlung jedoch erst nach dem Zeitpunkt Ihrer Zahlungsanweisung).
6.2. Soweit Sie Verbraucher sind ist gesetzlich geregelt, dass die Gefahr des zufälligen Untergangs und der zufälligen Verschlechterung der verkauften Sache während der Versendung erst mit der Übergabe der Ware an Sie übergeht, unabhängig davon, ob die Versendung versichert oder unversichert erfolgt. Dies gilt nicht, wenn Sie eigenständig ein nicht vom Unternehmer benanntes Transportunternehmen oder eine sonst zur Ausführung der Versendung bestimmte Person beauftragt haben.
- Gesetzliches Mängelhaftungsrecht
Die Mängelhaftung richtet sich nach der Regelung "Gewährleistung" in unseren Allgemeinen Geschäftsbedingungen (Teil I).
letzte Aktualisierung: 07.12.2017
Widerrufsrecht
Wenn Sie Verbraucher sind, können Sie gemäß den folgenden Bestimmungen vom Vertrag zurücktreten. Verbraucher ist jede natürliche Person, die zu Zwecken handelt, die nicht ihrer kaufmännischen, gewerblichen, künstlerischen oder beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.
Informationen zum Widerrufsrecht
Gesetzliches Widerrufsrecht
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letzte Aktualisierung: 25.04.2018