Tập 1 thiết lập nền tảng cho lĩnh vực mới này. Nó đi qua tất cả các bước từ thu thập dữ liệu, tóm tắt và phân cụm dữ liệu, đến các khía cạnh khác nhau của học tập có nhận thức về tài nguyên, tức là phần cứng, bộ nhớ, năng lượng và nhận thức giao tiếp. Một số phương pháp học máy được kiểm tra về yêu cầu tài nguyên của chúng và cách tăng cường khả năng mở rộng của chúng trên nhiều kiến ​​trúc điện toán khác nhau, từ hệ thống nhúng đến các cụm điện toán lớn.

Abstract:

Volume 1 establishes the foundations of this new field. It goes through all the steps from data collection, their summary and clustering, to the different aspects of resource-aware learning, i.e., hardware, memory, energy, and communication awareness. Several machine learning methods are inspected with respect to their resource requirements and how to enhance their scalability on diverse computing architectures ranging from embedded systems to large computing clusters.

Ngôn ngữ:	eng
Tác giả:	Morik, Katharina, Marwedel, Peter
Thông tin nhan đề:	Machine Learning under Resource Constraints - Fundamentals: Volume 1
Nhà xuất bản:	De Gruyter
Loại hình:	Tài nguyên giáo dục mở / Bộ sưu tập: Công nghệ thông tin
Bản quyền:	https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Nguồn gốc:	https://www.degruyterbrill.com/document/doi/10.1515/9783110785944/html
Mô tả vật lý:	505p.
Năm xuất bản:	2023