Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models : (Record no. 362053)

MARC details
000 -CABECERA
campo de control de longitud fija 04142nam a22004335i 4500
001 - NÚMERO DE CONTROL
campo de control 362053
003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL
campo de control ES-MaUEC
005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN
campo de control 20230102121501.0
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 220219s2021 sz | s |||| 0|eng d
020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO
Número Internacional Estándar del Libro 9783030740429
024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES
Número estándar o código 10.1007/978-3-030-74042-9
Fuente del número o código doi
040 ## - FUENTE DE LA CATALOGACIÓN
Centro catalogador/agencia de origen ES-MaUEC
Lengua de catalogación spa
Centro/agencia transcriptor ES-MaUEC
Centro/agencia modificador ES-MaUEC
050 #4 - SIGNATURA TOPOGRÁFICA DE LA BIBLIOTECA DEL CONGRESO
Número de clasificación Q325.5
Número de documento/Ítem 2021 EB
100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Galíndez Olascoaga, Laura Isabel
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 682273
245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO
Título Hardware-Aware Probabilistic Machine Learning Models :
Resto del título Learning, Inference and Use Cases
Mención de responsabilidad, etc. by Laura Isabel Galindez Olascoaga, Wannes Meert, Marian Verhelst
250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN
Mención de edición First edition 2021
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 2021
300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA
Extensión 1 recurso en línea (XII, 163 páginas)
Otras características físicas 51 ilustraciones
336 ## - TIPO DE CONTENIDO
Fuente rdacontent
Término de tipo de contenido Texto
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
347 ## - CARACTERÍSTICAS DEL ARCHIVO DIGITAL
Tipo de archivo archivo de texto
Formato de codificación PDF
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Engineering (SpringerNature-11647)
490 0# - MENCIÓN DE SERIE
Mención de serie Engineering (R0) (SpringerNature-43712)
505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO
Nota de contenido con formato Introduction -- Background -- Hardware-Aware Cost Models -- Hardware-Aware Bayesian Networks for Sensor Front-End Quality Scaling -- Hardware-Aware Probabilistic Circuits -- Run-Time Strategies -- Conclusions.
520 3# - SUMARIO, ETC.
Sumario, etc. 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. Introduces a new, systematic approach for the realization of hardware-awareness with probabilistic models; Enables readers to accommodate various systems and applications, as demonstrated with multiple use cases targeting distinct types of devices; Describes novel methods to deal with some of the challenges of extreme-edge computing, a paradigm that has recently garnered attention as a complementary approach to cloud computing; Represents one of the first efforts systematically to bring probabilistic inference to the world of edge computing, by means of novel algorithmic insights and strategies. .
988 ## - NOTA LOCAL 598
Nota local 598 (boletines) Springer_Engineering_2021
650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA
Fuente del encabezamiento o término embne
9 (RLIN) 166090
Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada Aprendizaje automático
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Meert, Wannes
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 682274
700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA
Nombre de persona Verhelst, Marian
Término indicativo de función/relación autor
Código de función/relación
-- http://id.loc.gov/vocabulary/relators/aut
9 (RLIN) 682275
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030740412
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030740436
776 08 - ENTRADA/ENLACE A UN FORMATO FÍSICO ADICIONAL
Información de relación/Frase instructiva de referencia Printed edition:
Número Internacional Estándar del Libro 9783030740443
856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS
Identificador Uniforme del Recurso https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-3-030-74042-9
Nota pública Acceso a este recurso digital (usuarios Universidad Europea de Madrid)
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 02/2022
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 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) 27/12/2021 En línea   Q325.5 2021 EB eBook.11012305 11/01/2022 11/01/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO