Amini

Distributed Machine Learning and Computing

Theory and Applications

Springer

ISBN 978-3-031-57566-2

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Bibliografische Daten

Fachbuch

Buch. Hardcover

2024

1 s/w-Abbildung, 28 Farbabbildungen.

In englischer Sprache

Umfang: x, 158 S.

Format (B x L): 15,5 x 23,5 cm

Verlag: Springer

ISBN: 978-3-031-57566-2

Weiterführende bibliografische Daten

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Produktbeschreibung

This book focuses on a wide range of distributed machine learning and computing algorithms and their applications in healthcare and engineering systems. The contributors explore how these techniques can be applied to different real-world problems. It is suitable for students and researchers interested in conducting research in multidisciplinary areas that rely on distributed machine learning and computing techniques. - Specifies the value of efficient theoretical methods in dealing with large-scale decision-making problems; - Provides an investigation of distributed machine learning and optimization algorithms for large-scale networks; - Includes basics and mathematical foundations needed to analyze and address the interdependent complex networks.

Autorinnen und Autoren

Kundeninformationen

Specifies the value of efficient theoretical methods in dealing with large-scale decision-making problems Provides an investigation of distributed machine learning and optimization algorithms for large-scale networks Includes basics and mathematical foundations needed to analyze and address the interdependent complex networks

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