Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach (Studies in Big Data, Band 7)
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Beschreibung
"Machine Learning for Adaptive Many-Core Machines - A Practical Approach" von Bernardete Ribeiro ist ein Buch, das sich mit der Anwendung von maschinellem Lernen auf viele Kernprozessoren befasst. Es gehört zur Reihe "Studies in Big Data" und bietet einen praktischen Ansatz zur Nutzung von Machine-Learning-Techniken, um die Leistung und Effizienz von vielen Kernsystemen zu verbessern. Das Buch behandelt Themen wie adaptive Algorithmen, Parallelverarbeitung und die Optimierung von Rechenressourcen. Ziel ist es, Leserinnen und Lesern ein tiefes Verständnis für die Integration von maschinellem Lernen in komplexe Hardwareumgebungen zu vermitteln und praktische Lösungen für reale Probleme zu bieten.
Produktdetails
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Über den Autor
- paperback
- 380 Seiten
- Erschienen 2019
- Springer
- paperback
- 452 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 198 Seiten
- Erschienen 2019
- O'Reilly
- paperback
- 697 Seiten
- Erschienen 2021
- Springer
- Gebunden
- 211 Seiten
- Erschienen 2016
- Springer
- Kartoniert
- 704 Seiten
- Erschienen 2021
- Manning Publications
- Gebunden
- 302 Seiten
- Erschienen 2008
- Springer
- Taschenbuch
- 504 Seiten
- Erschienen 2020
- Springer
- Gebunden
- 197 Seiten
- Erschienen 2012
- Springer
- Gebunden
- 336 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 368 Seiten
- Erschienen 2015
- Springer
- Gebunden
- 280 Seiten
- Erschienen 2010
- Springer
- Gebunden
- 316 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- paperback
- 408 Seiten
- Erschienen 2024
- Manning
- Gebunden
- 250 Seiten
- Erschienen 2011
- Springer
- Gebunden
- 347 Seiten
- Erschienen 2017
- Springer



