Procesamiento distribuido

Es una técnica fundamental en inteligencia artificial y aprendizaje automático que permite dividir grandes conjuntos de datos o tareas complejas en fragmentos más pequeños, distribuyéndolos entre múltiples nodos, servidores o sistemas.

Este enfoque se basa en la colaboración entre elementos interconectados para procesar simultáneamente diferentes partes de un trabajo, acelerando significativamente el cálculo y análisis de información.

Es especialmente útil en proyectos de machine learning donde se manejan volúmenes masivos de datos, como el entrenamiento de modelos complejos o análisis en tiempo real, ya que permite superar las limitaciones de procesamiento de sistemas individuales.

Además, mejora la escalabilidad y fiabilidad del sistema, ya que la carga de trabajo se reparte equitativamente y pueden implementarse redundancias para garantizar la continuidad operativa en caso de fallos.

Facilita la integración entre hardware y software heterogéneos, optimizando el rendimiento general en entornos distribuidos y en la nube.