Maschinelles Lernen heißt, Computer so zu programmieren, dass ein bestimmtes Leistungskriterium anhand von Beispieldaten und Erfahrungswerten aus der Vergangenheit optimiert wird. Das vorliegende Buch diskutiert diverse Methoden, die ihre Grundlagen in verschiedenen Themenfeldern haben: Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. In der Vergangenheit verfolgten Forscher verschiedene Wege mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Das Anliegen dieses Buches ist es, all diese unterschiedlichen Ansätze zu kombinieren, um eine allumfassende Behandlung der Probleme und ihrer vorgeschlagenen Lösungen zu geben.
Aktualisiert: 2019-07-04
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Message Passing Interface (MPI) ist ein Protokoll, das parallel Berechnungen auf verteilten, heterogenen, lose-gekoppelten Computersystemen ermöglicht. Das Buch beginnt mit einem kurzen Überblick über parallele Entwicklungsumgebungen und führt in die grundlegenden Konzepte ein. Anschließend wird gezeigt, wie anhand von graphischen Analysewerkzeugen die Leistungsfähigkeit eines Programms getestet werden kann. Die grundlegenden Fähigkeiten von MPI werden mittels des Poisson-Problems erörtert und gezeigt, wie MPI zur Umsetzung von virtuellen Topologien genutzt werden kann. Zur Illustration von anspruchsvolleren Funktionen des Message-Passing in MPI wird auf das N-Körper-Problem eingegangen. Nach einem Vergleich von MPI-Implementierungen mit anderen Systemen wird das Buch durch Sprachfestlegungen für C-, C++ und Fortran-Versionen aller MPI-Routinen abgerundet.
Aktualisiert: 2023-03-28
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