Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models
Lingua: inglese
Editore: Springer International Publishing, 2021
- Rilegato
- Nuovo
Da: moluna, Greven, Germaniamoluna
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
Condizione: Nuovo
EUR 74,71
Quantità: Più di 20 disponibili
Aggiungi al carrelloDescrizione dell’articolo da parte del venditore
Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Introduces a new, systematic approach for the realization of hardware-awareness with probabilistic modelsEnables readers to accommodate various systems and applications, as demonstrated with multiple use cases targeting distinct types of device.
Codice articolo 458553981
- Titolo
- Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models
- Autore
- Laura Isabel Galindez Olascoaga|Wannes Meert|Marian Verhelst
- Editore
- Springer International Publishing
- Anno di pubblicazione
- 2021
- Condizione
- New
- Rilegatura
- Gebunden
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3030740412
- ISBN 13
- 9783030740412
- Cataloghi dei venditori
- Mathematik/Naturwissenschaften/Technik/Medizin
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.
"Riassunto" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
Informazioni sull’autore
Laura Isabel Galindez Olascoaga obtained her M.Sc. degree in Systems and Control from the Technical University of Eindhoven, The Netherlands, in 2015 and her Ph.D. degree in Electrical Engineering from KU Leuven, Belgium, in 2020. During the winter of 2018, she was a visiting scholar at the Statistical and Relational Artificial Intelligence (StarAI) lab of UCLA. She is currently a postdoctoral researcher at the Berkeley Wireless Research Center (BWRC) in UC Berkeley, where she investigates how to exploit the paradigm of Hyperdimensional Computing in applications that require intelligent feedback loops.
Wannes Meert received his degrees of Master of Electrotechnical Engineering, Micro-electronics (2005), Master of Artificial Intelligence (2006) and Ph.D. in Computer Science (2011) from KU Leuven. He is a research manager in the DTAI section at KU Leuven. His work is focused on applying machine learning, artificial intelligence and anomaly detection technology to industrial application domains.
Marian Verhelst is an associate professor at the MICAS laboratories of the EE Department of KU Leuven. Her research focuses on embedded machine learning, hardware accelerators, HW-algorithm co-design and low-power edge processing. Before that, she received a PhD from KU Leuven in 2008, was a visiting scholar at the BWRC of UC Berkeley in the summer of 2005, and worked as a research scientist at Intel Labs, Hillsboro OR from 2008 till 2011. Marian is a member of the DATE and ISSCC executive committees, is TPC co-chair of AICAS2020 and tinyML2020, and TPC member DATE and ESSCIRC. Marian is an SSCS Distinguished Lecturer, was a member of the Young Academy of Belgium, an associate editor for TVLSI, TCAS-II and JSSC and a member of the STEM advisory committee to the Flemish Government. Marian currently holds a prestigious ERC Starting Grant from the European Union and was the laureate of the Royal Academy of Belgium in 2016.?
"Descrizione articolo" può appartenere a un’altra edizione di questo titolo.
moluna
Greven, Germania
Venditore AbeBooks dal 9 luglio 2020
Tariffe di spedizione da Germania a U.S.A.
| Articolo | Da 26 a 60 giorni lavorativi | Da 26 a 60 giorni lavorativi |
|---|---|---|
| Primo articolo | EUR 48,99 | EUR 48,99 |
Metodi di pagamento
- Assegno
- Bonifico bancario
- PayPal
Descrizione dello Store
Online Handel nur mit Neubüchern
Informazioni sull’azienda del venditore
Moluna GmbH
Engberdingdamm 27
Greven, Germania 48268
Condizioni di vendita
Editoriale
Riconoscimento legale degli offerenti:
Moluna GmbH
rappresentata dall'amministratore Helge Blischke
Engberdingdamm 27
48268 Greven
Germania
Telefono: 02571/5698933
Fax: 02571/5698930
E-Mail: abe@moluna.de
P. IVA: DE296281834
iscritta nel registro delle imprese del tribunale Steinfurt
numero di registro delle imprese HRB 10553
Siamo membri dell’iniziativa “FairCommerce” dal 24.07.2015.
Per ulteriori informazioni, vedere www.haendlerbund.de/faircommerce.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
Informazioni sul diritto di recesso
Diritto legale di recesso
Hai il diritto di recedere dal presente contratto entro 14 giorni senza fornire alcuna motivazione.
Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
Per esercitare il diritto di recesso, compila e invia elettronicamente una dichiarazione esplicita sul nostro sito Web, alla voce “I miei acquisti” nella sezione “Mio account”. Ti comunicheremo senza indugio una conferma di ricezione di tale recesso su un supporto durevole (ad es. via e-mail).
Per rispettare il termine di recesso, è sufficiente inviare la comunicazione relativa all'esercizio del diritto di recesso prima della scadenza del periodo di recesso stesso.
Effetti del recesso
In caso di recesso dal presente contratto, ti rimborseremo tutti i pagamenti ricevuti, compresi i costi di spedizione (ad eccezione dei costi supplementari derivanti dalla tua eventuale scelta di un tipo di spedizione diverso dal tipo meno costoso di consegna standard da noi offerto).
Potremo effettuare una detrazione dal rimborso per la perdita di valore dei beni forniti, qualora tale perdita sia il risultato di una manipolazione non necessaria da parte tua.
Eseguiremo il rimborso senza indebito ritardo e non oltre 14 giorni dal giorno in cui saremo informati della tua decisione di recedere dal presente contratto.
Il rimborso sarà effettuato utilizzando lo stesso mezzo di pagamento da te usato per la transazione iniziale, salvo che tu non abbia espressamente concordato altrimenti; in ogni caso, non dovrai sostenere alcun costo quale conseguenza di tale rimborso.
Possiamo trattenere il rimborso finché non avremo ricevuto i beni oppure finché non avrai fornito la prova di averli rispediti, a seconda di quale condizione si verifichi per prima.
Dovrai rispedire i beni o consegnarli a moluna, Greven, Germany, senza indebito ritardo e, in ogni caso, entro 14 giorni dal giorno in cui ci hai comunicato la tua volontà di recedere dal presente contratto. Il termine è rispettato se rispedisci i beni prima della scadenza del periodo di 14 giorni. I costi diretti della restituzione dei beni saranno a tuo carico. Sei responsabile solo della diminuzione del valore dei beni risultante da una manipolazione diversa da quella necessaria per stabilire la natura, le caratteristiche e il funzionamento dei beni stessi.
Eccezioni al diritto di recesso
Il diritto di recesso non si applica a:
- La fornitura di giornali, periodici o riviste ad eccezione dei contratti di abbonamento; e
- La fornitura di contenuto digitale non fornito su un supporto materiale (ad es. su un CD o DVD), se al momento dell'invio dell'ordine hai accettato l'inizio dell'esecuzione e hai riconosciuto che non avresti potuto recedere una volta iniziata l'esecuzione.