Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms
Veljko Milutinović, Nenad Mitić, Aleksandar Kartelj, Miloš Kotlar

Based on current literature and cutting-edge advances in the machine learning field, there are four algorithms whose usage in new application domains must be explored: neural networks, rule induction algorithms, tree-based algorithms, and density-based algorithms. A number of machine learning related algorithms have been derived from these four algorithms. Consequently, they represent excellent underlying methods for extracting hidden knowledge from unstructured data, as essential data mining tasks. Implementation of Machine Learning Algorithms Using Control-Flow and Dataflow Paradigms presents widely used data-mining algorithms and explains their advantages and disadvantages, their mathematical treatment, applications, energy efficient implementations, and more. It presents research of energy efficient accelerators for machine learning algorithms. Covering topics such as control-flow implementation, approximate computing, and decision tree algorithms, this book is an essential resource for computer scientists, engineers, students and educators of higher education, researchers, and academicians.

Издательство:
Engineering Science Reference
Год издания:
2022
ISBN:
978-1-7998-8350-0
ISBN:
978-1-7998-8352-4
ISBN:
978-1-7998-8353-1
Нельзя скачать PDF (10.6 MB) Нельзя скачать EPUB (24.4 MB)
Вы находитесь на официальном сайте библиотеки МФТИ, здесь представлен каталог электронных книг, доступных для скачивания и чтения студентам и сотрудникам МФТИ, а также посетителям сайта, находящимся в локальной сети МФТИ. Для доступа к полным текстам необходимо пройти авторизацию на портале https://profile.mipt.ru, после чего вернуться на сайт библиотеки https://books.mipt.ru. В случае возникновения затруднений при выполнении указанных действий, пожалуйста, свяжитесь с нами.
Если Вы считаете нужным сообщить об опечатке, ошибке или о другой проблеме, Вы можете это сделать.