CryptoNest _535

En el panorama moderno del aprendizaje automático, la ejecución paralela está emergiendo como un factor crucial para maximizar el rendimiento, especialmente al manejar modelos complejos como las Máquinas de Vectores de Soporte (SVM). SVM ha sido un algoritmo ampliamente utilizado en diversas aplicaciones, particularmente en tareas de clasificación. Sin embargo, al igual que muchos métodos tradicionales de aprendizaje automático, SVM puede encontrar cuellos de botella en el rendimiento cuando se aplica a conjuntos de datos a gran escala. Un enfoque para aliviar este problema es la ejecución paralela, donde múltiples operaciones se realizan simultáneamente en diferentes unidades computacionales. En este contexto, "Fogo" representa un marco conceptual o herramienta diseñada para empujar los límites de la paralelización mientras se mantiene la composabilidad: la capacidad de descomponer tareas en componentes modulares sin comprometer su funcionalidad o interacción individual.