Масштабируемость ML-алгоритмов при увеличении вычислительных ресурсов

Говоря о машинном обучении, нейронных сетях и тому подобному, у многих появляется ассоциация с мощным железом, огромными вычислительными мощностями и невероятным количеством денег. На практике — многие ML (и не только) алгоритмы завязаны далеко не на тупой мощи вычислительной машины. Часть из них действительно ускоряется (и даже в разы) при добавлении ресурсов, другие — не реагируют, а некоторые могут даже создать лишние расходы и потерять в скорости.

В данной статье будет рассмотрено 5 разных алгоритмов машинного обучения, с наглядным сравнением их скорости работы на разных аппаратных ресурсах.

https://habr.com/ru/articles/1042254/

Алгоритмы и Структуры данных