Показатель Вступление Типы парадигм Синхронизация против. Асинхронное обучение Типы распределенной стратегии Заключение Вступление Обучение модели машинного обучения - очень трудоемкая задача. По мере увеличения размера наборов данных становится очень трудно обучать модели в течение ограниченного периода времени. Для решения этого типа задач используются подходы распределенного обучения. Используя распределенное обучение, мы можем обучать очень большие модели и сокращать..