- Ein Ansatz im maschinellen Lernen, bei dem der Trainingsprozess auf mehrere Maschinen oder Geräte verteilt wird. Dies kann notwendig sein, um sehr große Modelle oder Datensätze zu handhaben (siehe auch Federated Learning).