Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models

Lingua: inglese

Editore: Springer, Birkhäuser Mai 2022, 2022

3030740447 / 9783030740443

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -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.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 176 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783030740443

Titolo
Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models
Autore
Laura Isabel Galindez Olascoaga
Editore
Springer, Birkhäuser Mai 2022
Anno di pubblicazione
2022
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3030740447
ISBN 13
9783030740443
Peso dell'articolo
277 grammi
Dimensioni
235x155x10 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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