Distributed Optimization

L'optimisation distribuée vise à tirer parti de la puissance de calcul de plusieurs machines pour optimiser des ensembles de données massifs répartis sur ces machines, afin d'atteindre la valeur optimale d'une fonction objectif spécifique. Cette méthode peut gérer efficacement des ensembles de données de grande ampleur, améliorer l'efficacité et la scalabilité du calcul, et présente une valeur d'application importante dans le domaine de l'apprentissage automatique et du traitement de données dans les environnements de big data.