Distributed Optimization

Distributed Optimization strebt danach, die Rechenkapazität mehrerer Maschinen zu nutzen, um große Datensätze, die auf diesen Maschinen verteilt sind, zu optimieren, um den optimalen Wert einer spezifischen Zielfunktion zu erreichen. Diese Methode kann effektiv mit großen Datensätzen umgehen, die Rechengeschwindigkeit und Skalierbarkeit verbessern und hat erheblichen Anwendungswert in der maschinellen Lern- und Datenverarbeitung in Big-Data-Umgebungen.