Несколько методов, которые могут помочь сократить время расчётов при работе с большими объёмами данных в современных алгоритмах машинного обучения:

• Параллельная обработка. 1 Графические процессоры (GPU) подходят для обработки больших наборов данных и сложных моделей, так как поддерживают параллельную обработку. 3
• Оптимизация ввода/вывода. 3 Например, использование API tf.data в TensorFlow создаёт непрерывный поток данных от диска к конвейеру обработки, минимизируя задержки, связанные с чтением больших наборов данных. 3
• Эффективные структуры данных. 1 Использование индексирующих структур, таких как B-деревья или хэш-карты, может улучшить операции поиска и извлечения информации из больших массивов данных. 1
• Стохастический градиентный спуск. 2 В этом методе одна выборка случайным образом используется для обновления градиента за итерацию вместо прямого вычисления точного значения градиента. 2
• Метод сопряжённых градиентов. 2 Используется для решения крупномасштабных линейных систем уравнений и задач нелинейной оптимизации. 2

Выбор метода зависит от конкретных условий задачи.