Alexander Brownlee

Alexander Brownlee ist Informatik- und Mathematik-Dozent an der Universität Stirling, Schottland. Dort leitet er auch die Forschungsgruppe „Datenwissenschaft und intelligente Systeme“. Sein Forschungsfokus liegt auf der erklärbaren oder wertsteigernden Optimierung von Techniken, so dass sie zu optimalen oder nahezu optimalen Lösungen führen und gleichzeitig die zugrundeliegenden Informationen über das Problem offenlegen.

https://www.stir.ac.uk/people/256694

Wie viel Modellgenauigkeit brauchen wir?

Es gibt viele Modelle im Bereich des maschinellen Lernens, die eine Vielzahl von Designmöglichkeiten bieten. Jede Entscheidung im Design beeinflusst sowohl die Genauigkeit als auch den Energieverbrauch des Modells. Brownlee und Kollegen untersuchen systematisch das Zusammenspiel von Energieaufwand und Modellgenauigkeit und zeigen, dass es möglich ist, große Energieeinsparungen bei geringfügigem Genauigkeitsverlust zu erzielen.

Screenshot des Texts „Exploring the Accuracy – Energy Trade-off in Machine Learning“.

In Zusammenarbeit mit der Universität Tübingen