ADMM算法在分布式系统中如何应用以提升机器学习模型的训练效率？请结合ADMM的原理和特点进行解答。

在分布式系统中，ADMM（交替方向乘子法）是一种有效的优化算法，它特别适用于机器学习模型的分布式训练场景。ADMM通过将大规模优化问题分解为若干子问题，每个子问题可以在不同的计算节点上并行解决，再通过中心化的协调来同步信息，从而实现大规模数据集上的模型训练。

参考资源链接：[ADMM算法详解：Boyd团队的经典之作](https://wenku.csdn.net/doc/43anq2y49q?spm=1055.2569.3001.10343)

具体来说，ADMM算法将原始优化问题分解为局部子问题和全局一致性约束。每个计算节点负责解决自己的子问题，并维护局部变量的最优值；全局一致性约束确保了所有节点在解空间中保持一致，即局部变量的更新需要满足全局一致性条件。通过这种方式，ADMM在不同的计算节点间交替进行变量的更新和拉格朗日乘子的更新，使得原本集中式难以处理的大规模问题能够高效地进行分布式求解。

ADMM的主要优势在于其灵活性和模块化特性，使得算法能够容易地适应各种不同的机器学习模型和应用场景。在分布式系统中，各个节点可以独立地进行计算，避免了大规模数据在节点间的频繁交换，从而大大降低了通信开销并提升了计算效率。

此外，ADMM算法的收敛性保证了在适当的条件下，分布式训练过程能够收敛到全局最优解或其近似解。这种并行性和收敛性使得ADMM成为解决大规模机器学习问题的有力工具。

为了深入理解ADMM在分布式优化中的应用，推荐阅读《ADMM算法详解：Boyd团队的经典之作》。在这本书中，不仅详细介绍了ADMM的数学原理和算法流程，还提供了一些实际的应用案例和性能分析，帮助读者全面掌握ADMM在分布式系统中的实现和优化技巧。

参考资源链接：[ADMM算法详解：Boyd团队的经典之作](https://wenku.csdn.net/doc/43anq2y49q?spm=1055.2569.3001.10343)