Avaliação da Alteração de Precisão e Leitura de Dados para Melhoria no Desempenho e Consumo de Energia de Algoritmos de Aprendizado de Máquina - Vieira, Vitor; Bernardo, Felipe; Schulze, Bruno; Ferro, Mariza (Anais Estendidos do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (SSCAD); 2021: Anais Estendidos do XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto DesempenhoDO - 10.5753/wscad_estendido.2021.18638, 2021)
Neste trabalho é avaliada a influência da redução da precisão do ponto flutuante e de técnicas de leitura de dados nos algoritmos de Aprendizado de Máquina durante a fase de treinamento. O estudo é feito com o uso do modelo de Floresta Randômica. O objetivo é analisar aspectos de precisão, do tempo de execução e do consumo de energia, afim de realizar um melhor uso dos recursos computacionais em busca de soluções para um aprendizado de máquina ecologicamente viável.