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- VerlagEngineering Science Reference
- Erscheinungsdatum2022
- ISBN 10 1799883515
- ISBN 13 9781799883517
- EinbandTapa blanda
- SpracheEnglisch
- Anzahl der Seiten312
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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
Verlag:
Engineering Science Reference, 2022
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Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
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Zustand: New. Dieser Artikel ist ein Print on Demand Artikel und wird nach Ihrer Bestellung fuer Sie gedruckt. Presents widely used data-mining algorithms and explains their advantages and disadvantages, their mathematical treatment, applications, energy efficient implementations, and more. The presents research of energy efficient accelerators for machine learning . Bestandsnummer des Verkäufers 847489864
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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-flow and Dataflow Paradigms
Verlag:
Engineering Science Reference, 2022
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Paperback
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
Verlag:
Engineering Science Reference, 2022
ISBN 10: 1799883515
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Taschenbuch
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
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Taschenbuch. Zustand: 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. Bestandsnummer des Verkäufers 9781799883517
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