Как сократить время расчетов при работе с большими объемами данных в современных алгоритмах машинного обучения?

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

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

Выбор метода зависит от конкретных условий задачи.