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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-flow and Dataflow Paradigms - Couverture rigide

 
9781799883500: Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-flow and Dataflow Paradigms
  • ÉditeurBusiness Science Reference
  • Date d'édition2022
  • ISBN 10 1799883507
  • ISBN 13 9781799883500
  • ReliureRelié
  • Langueanglais
  • Nombre de pages305

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ISBN 10 :  1799883515 ISBN 13 :  9781799883517
Editeur : Business Science Reference, 2022
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Aleksandar Kartelj
Edité par IGI Global, 2022
ISBN 10 : 1799883507 ISBN 13 : 9781799883500
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Gebunden. Etat : New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Serves as reference for professionals who would like to advance their research of energy efficient accelerators for machine learning algorithms like data mining, and to switch from the existing control-flow paradigm to energy efficient dataflow paradigm. N° de réf. du vendeur 635886136

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Milutinovic, Veljko/ Mitic, Nenad/ Kartelj, Aleksandar/ Kotlar, Milos
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Vendeur : Revaluation Books, Exeter, Royaume-Uni

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Hardcover. Etat : Brand New. 296 pages. 11.00x8.50x10.00 inches. In Stock. N° de réf. du vendeur x-1799883507

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Veljko Milutinovi¿
ISBN 10 : 1799883507 ISBN 13 : 9781799883500
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Buch. Etat : Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Based on current literature and cutting-edge advances in the machine learning field, there are four algorithms whose usage in new application domains must be explored: neural networks, rule induction algorithms, tree-based algorithms, and density-based algorithms. A number of machine learning related algorithms have been derived from these four algorithms. Consequently, they represent excellent underlying methods for extracting hidden knowledge from unstructured data, as essential data mining tasks. Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms presents widely used data-mining algorithms and explains their advantages and disadvantages, their mathematical treatment, applications, energy efficient implementations, and more. It presents research of energy efficient accelerators for machine learning algorithms. Covering topics such as control-flow implementation, approximate computing, and decision tree algorithms, this book is an essential resource for computer scientists, engineers, students and educators of higher education, researchers, and academicians. N° de réf. du vendeur 9781799883500

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Vendeur : dsmbooks, Liverpool, Royaume-Uni

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