分散学習（ぶんさん がくしゅう）
最終更新：2026/4/27
分散学習は、複数の計算機を用いて機械学習モデルを訓練する手法である。
別名・同義語 並列学習分散コンピューティング
ポイント
大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う際に、単一の計算機では訓練に時間がかかる問題を解決する。
分散学習とは
分散学習は、大規模なデータセットや複雑なモデルを扱う際に、複数の計算機（ノード）を用いて機械学習モデルの訓練を並列化する手法です。単一の計算機では訓練に時間がかかりすぎる場合や、メモリ容量が不足する場合に有効です。
分散学習の種類
分散学習には、主に以下の2つの種類があります。
- データ並列: データセットを複数のノードに分割し、各ノードで同じモデルを訓練します。各ノードは、分割されたデータセットの一部を用いてモデルのパラメータを更新し、その結果を統合することで、全体としてモデルを訓練します。
- モデル並列: モデル自体を複数のノードに分割し、各ノードでモデルの一部を訓練します。各ノードは、モデルの一部のパラメータを更新し、その結果を統合することで、全体としてモデルを訓練します。
分散学習のメリット
- 訓練時間の短縮: 複数の計算機を用いることで、訓練時間を大幅に短縮できます。
- 大規模データセットへの対応: 単一の計算機では扱いきれない大規模なデータセットを扱うことができます。
- メモリ容量の拡張: 複数の計算機のメモリを組み合わせることで、メモリ容量を拡張できます。
分散学習の課題
- 通信コスト: ノード間でモデルのパラメータや勾配を交換する必要があるため、通信コストが発生します。
- 同期の問題: 各ノードの訓練状況を同期させる必要があります。
- フォールトトレランス: 一部のノードが故障した場合でも、訓練を継続する必要があります。