Abstract Traditionellt sett var en flaskhals som hindrade utvecklingen av intelligentare system den begränsade mängden tillgängliga data. Nuförtiden är den totala mängden information nästan oöverskådlig och automatiska dataanalysatorer behövs ännu mer. Den begränsande faktorn är dock att inlärningsalgoritmer inte kan använda alla data för att lära sig inom rimlig tid. För att hantera detta problem har ett nytt område inom maskininlärning uppstått: storskaligt lärande. I detta sammanhang verkar distribuerat lärande vara en lovande forskningslinje eftersom fördelningen av inlärningsprocessen mellan flera arbetsstationer är ett naturligt sätt att skala upp inlärningsalgoritmer. Dessutom gör det möjligt att hantera datamängder som är naturligt fördelade, en frekvent situation i många verkliga applikationer. Denna studie ger viss bakgrund om fördelarna med distribuerade miljöer samt en översikt över distribuerat lärande för att hantera "mycket stora" datamängder.
Två undersökningar REF [226] ger en allmän introduktion av distribuerade maskininlärningsalgoritmer för hantering av big data.
A survey of methods for distributed machine learning
{'venue': 'Progress in Artificial Intelligence', 'journal': 'Progress in Artificial Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}