Distributed Machine Learning and Gradient Optimization (Record no. 368278)

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
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) 14/03/2022 En línea   Q325.5 2022 EB eBook.16032183 15/03/2022 15/03/2022 LIBRO-E NO PRÉSTAMO