Использование параллельных функций в анализе данных и прогнозировании позволяет ускорить вычисления, иногда даже без изменения самого алгоритма. 1

Некоторые способы применения параллелизма в машинном обучении:

• Параллелизм в оптимизации гиперпараметров. 1 Для этого используют поиск по решётке или случайный поиск, в которых параметры можно оценить независимо. 1
• Параллелизм в методе k ближайших соседей. 1 Так как расстояния до разных объектов независимы, можно разбить объекты на группы, параллельно решить задачу во всех группах, а потом объединить результат. 1
• Параллелизм в линейной регрессии. 1 Популярный способ, основанный на сингулярном разложении, можно сделать параллельным, если в процессе использовать метод Якоби для собственных значений и на каждом шаге обрабатывать несколько строк и столбцов. 1
• Параллелизм в предварительной обработке данных. 2 Оптимизируя организацию и хранение данных временных рядов, можно упростить и ускорить последующие приложения, такие как прогнозное техническое обслуживание, цифровые двойники, искусственный интеллект на основе сигналов и аналитика автопарка. 2

Для работы с параллельными вычислениями в анализе данных и прогнозировании используют специальные библиотеки, например Dask. 5 Она позволяет масштабировать вычисления до нескольких ядер на компьютере, работать с большими объёмами данных, которые не помещаются в память, и ускорять вычисления, которые обычно занимают много места. 5