MARC details
| 000 -CABECERA |
| campo de control de longitud fija |
02885nam a22004335i 4500 |
| 001 - NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
368278 |
| 003 - IDENTIFICADOR DEL NÚMERO DE CONTROL |
| campo de control |
ES-MaUEC |
| 005 - FECHA Y HORA DE LA ÚLTIMA TRANSACCIÓN |
| campo de control |
20230102121723.0 |
| 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 |
220223s2022 si | s |||| 0|eng d |
| 020 ## - NÚMERO INTERNACIONAL ESTÁNDAR DEL LIBRO |
| Número Internacional Estándar del Libro |
9789811634208 |
| 024 7# - IDENTIFICADOR DE OTROS ESTÁNDARES |
| Número estándar o código |
10.1007/978-981-16-3420-8 |
| 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 |
2022 EB |
| 100 1# - ENTRADA PRINCIPAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Jiang, Jiawei |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
683352 |
| 245 10 - MENCIÓN DE TÍTULO |
| Título |
Distributed Machine Learning and Gradient Optimization |
| Mención de responsabilidad, etc. |
by Jiawei Jiang, Bin Cui, Ce Zhang |
| 250 ## - MENCIÓN DE EDICIÓN |
| Mención de edición |
First edition 2022 |
| 264 #1 - PRODUCCIÓN, PUBLICACIÓN, DISTRIBUCIÓN, FABRICACIÓN Y COPYRIGHT |
| Producción, publicación, distribución, fabricación y copyright |
Singapore |
| Nombre del de productor, editor, distribuidor, fabricante |
Springer International Publising |
| Fecha de producción, publicación, distribución, fabricación o copyright |
2022 |
| 300 ## - DESCRIPCIÓN FÍSICA |
| Extensión |
1 recurso en línea (XI, 169 páginas) |
| Otras características físicas |
1 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 |
Big Data Management |
| Número Internacional Normalizado para Publicaciones Seriadas |
2522-0187 |
| 505 0# - NOTA DE CONTENIDO CON FORMATO |
| Nota de contenido con formato |
1 Introduction -- 2 Basics of Distributed Machine Learning -- 3 Distributed Gradient Optimization Algorithms -- 4 Distributed Machine Learning Systems -- 5 Conclusion. |
| 520 ## - SUMARIO, ETC. |
| Sumario, etc. |
This book presents the state of the art in distributed machine learning algorithms that are based on gradient optimization methods. In the big data era, large-scale datasets pose enormous challenges for the existing machine learning systems. As such, implementing machine learning algorithms in a distributed environment has become a key technology, and recent research has shown gradient-based iterative optimization to be an effective solution. Focusing on methods that can speed up large-scale gradient optimization through both algorithm optimizations and careful system implementations, the book introduces three essential techniques in designing a gradient optimization algorithm to train a distributed machine learning model: parallel strategy, data compression and synchronization protocol. Written in a tutorial style, it covers a range of topics, from fundamental knowledge to a number of carefully designed algorithms and systems of distributed machine learning. It will appeal to a broad audience in the field of machine learning, artificial intelligence, big data and database management. |
| 988 ## - NOTA LOCAL 598 |
| Nota local 598 (boletines) |
Springer_Computer_2022 |
| 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 |
| 650 #7 - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL DE MATERIA--TÉRMINO DE MATERIA |
| Fuente del encabezamiento o término |
embne |
| 9 (RLIN) |
145705 |
| Término de materia o nombre geográfico como elemento de entrada |
Optimización matemática |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Cui, Bin |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
100856 |
| 700 1# - PUNTO DE ACCESO ADICIONAL--NOMBRE DE PERSONA |
| Nombre de persona |
Zhang, Ce |
| Término indicativo de función/relación |
autor |
| 9 (RLIN) |
672486 |
| 773 0# - ENLACE AL DOCUMENTO FUENTE/ENTRADA DE REGISTRO ANFITRIÓN |
| Título |
Springer Nature eBook |
| 856 40 - LOCALIZACIÓN Y ACCESO ELECTRÓNICOS |
| Identificador Uniforme del Recurso |
https://go.openathens.net/redirector/universidadeuropea.es?url=https://doi.org/10.1007/978-981-16-3420-8 |
| 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 |
| Suprimir en OPAC |
No |
| 998 ## - DATOS ESTADÍSTICOS |
| Fecha de catalogación |
04/2022 |
| Tipo de materia |
E-book |
| Catalogador |
Sara Morillo |
| Catalogado |
Sí |