Sustainable Applications for Machine Learning (Hardcover)
Lingua: inglese
Editore: Mdpi AG, 2026
- Rilegato
- Nuovo
Da: Grand Eagle Retail, Bensenville, IL, U.S.A.Grand Eagle Retail
Venditore AbeBooks dal 12 ottobre 2005
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Hardcover. This Reprint brings together recent research on the sustainability of machine learning across critical domains. As AI and smart systems grow, vast data and complex decision-making raise concerns around reliability, efficiency, security, privacy, and societal impact. Contributions examine sustainability from both theoretical and practical perspectives-beyond computational efficiency to include dependability, robustness, ethics, and governance. The works present approaches for trustworthy and resilient ML in real-world settings.Topics include dependable learning, deep neural network optimization and acceleration, privacy-preserving and federated learning, security in generative models, ethical AI, and sustainability of NLP systems. Applied studies may span healthcare, smart cities, Industry 4.0, sustainable supply chains, and circular economy. Combining methodological and application-driven research, this Reprint offers a valuable reference for researchers, practitioners, and decision-makers focused on sustainable ML in high-impact and mission-critical contexts. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability.…
Codice articolo 9783725871766
- Titolo
- Sustainable Applications for Machine Learning (Hardcover)
- Autore
- Danial Javaheri
- Editore
- Mdpi AG
- Anno di pubblicazione
- 2026
- Condizione
- new
- Rilegatura
- Hardcover
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3725871760
- ISBN 13
- 9783725871766
This Reprint brings together recent research on the sustainability of machine learning across critical domains. As AI and smart systems grow, vast data and complex decision-making raise concerns around reliability, efficiency, security, privacy, and societal impact. Contributions examine sustainability from both theoretical and practical perspectives-beyond computational efficiency to include dependability, robustness, ethics, and governance. The works present approaches for trustworthy and resilient ML in real-world settings.
Topics include dependable learning, deep neural network optimization and acceleration, privacy-preserving and federated learning, security in generative models, ethical AI, and sustainability of NLP systems. Applied studies may span healthcare, smart cities, Industry 4.0, sustainable supply chains, and circular economy. Combining methodological and application-driven research, this Reprint offers a valuable reference for researchers, practitioners, and decision-makers focused on sustainable ML in high-impact and mission-critical contexts.
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