Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach (Record no. 103736)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 02949nam a22003975i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 103736
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control DE-He213
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102113144.0
006 - CÓDIGOS DE INFORMACIÓN DE LONGITUD FIJA--CARACTERÍSTICAS DEL MATERIAL ADICIONAL
campo de control de longitud fija a||||fo|||| 00| 0
007 - CAMPO FIJO DE DESCRIPCIÓN FÍSICA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija cr nn 008mamaa
008 - DATOS DE LONGITUD FIJA--INFORMACIÓN GENERAL
campo de control de longitud fija 140628s2015 gw | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783319069388
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-319-06938-8
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem L674 2015 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Lopes, Noel.
Término indicativo de función/relación autor.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
Enlace <a href="http://viaf.org/viaf/98623896/">http://viaf.org/viaf/98623896/</a>
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach
Mención de responsabilidad, etc. by Noel Lopes, Bernardete Ribeiro.
264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT
Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright Cham
Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante Springer International Publishing
Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright 2015
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XX, 241 páginas 112 ilustraciones, 4 ilustraciones a color.)
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto (visual)
Código de tipo de contenido txt
337 ## - TIPO DE MEDIO
Fuente rdamedia
Nombre/término del tipo de medio electrónico
Código del tipo de medio c
338 ## - TIPO DE SOPORTE
Fuente rdacarrier
Nombre/término del tipo de soporte recurso electrónico
Código del tipo de soporte cr
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Studies in Big Data,
Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas 2197-6503 ;
Designación de volumen o secuencia 7
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Engineering (Springer-11647)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Supervised Learning -- Unsupervised and Semi-supervised Learning -- Large-Scale Machine Learning.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. The overwhelming data produced everyday and the increasing performance and cost requirements of applications is transversal to a wide range of activities in society, from science to industry. In particular, the magnitude and complexity of the tasks that Machine Learning (ML) algorithms have to solve are driving the need to devise adaptive many-core machines that scale well with the volume of data, or in other words, can handle Big Data. This book gives a concise view on how to extend the applicability of well-known ML algorithms in Graphics Processing Unit (GPU) with data scalability in mind. It presents a series of new techniques to enhance, scale and distribute data in a Big Learning framework. It is not intended to be a comprehensive survey of the state of the art of the whole field of machine learning for Big Data. Its purpose is less ambitious and more practical: to explain and illustrate existing and novel GPU-based ML algorithms, not viewed as a universal solution for the Big Data challenges but rather as part of the answer, which may require the use of different strategies coupled together.
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) EBSPRINGER_2018
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Ribeiro, Bernardete.
Término indicativo de función/relación autor.
Código de función/relación aut
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
Número de control del registro de autoridad o número normalizado http://id.loc.gov/authorities/names/n2005068056
Enlace <a href="http://viaf.org/viaf/99190602/">http://viaf.org/viaf/99190602/</a>
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9783319069395
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9783319069371
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Edición impresa:
Número Internacional Estándar del Libro 9783319380964
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-319-06938-8
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
999 ## - NÚMEROS DE CONTROL DE SISTEMA (KOHA)
-- 1
942 ## - ELEMENTOS DE PUNTO DE ACCESO ADICIONAL (KOHA)
Fuente del sistema de clasificación o colocación Library of Congress Classification
Tipo de ítem Koha LIBRO-E NO PRÉSTAMO
998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS
Fecha de catalogación 03/2019
Tipo de materia E-book
Catalogador Irene González
Catalogado
Holdings
Información adicional para el OPAC Código 2 (categoría) Estado de pérdida Fuente del sistema de clasificación o colocación Tipo de material Código 1: Estado físico No se presta Código de colección Estado Localización permanente Ubicación/localización actual Ubicación en estantería Fecha de adquisición Tipo de préstamo Total de préstamos Signatura topográfica completa Código de barras Fecha visto por última vez Tipo de adquisición Precio válido a partir de Tipo de ítem Koha
Acceso concurrente No retirado   Library of Congress Classification E-Libro Buen estado Acceso electrónico Ciencias e Ingeniería Acceso electrónico Madrid Digital Madrid Digital Acceso Electrónico (UEM) 08/11/2018 En línea   Q325.5 L674 2015 EB eBook.12112588 04/12/2018 Compra-Suscripción 04/12/2018 LIBRO-E NO PRÉSTAMO