O treinamento distribuído de modelos refere-se a um método que permite treinar modelos de aprendizado de máquina utilizando múltiplas máquinas ou nós, o que ajuda a acelerar o processo e a lidar com grandes volumes de dados. Analisando as alternativas: a) Processo centralizado - Isso não se aplica ao treinamento distribuído, que é, por definição, descentralizado. b) Algoritmo simples - O treinamento distribuído não é um algoritmo em si, mas sim uma abordagem para treinar modelos. c) Método para treinar modelos em múltiplas máquinas - Esta é a definição correta do treinamento distribuído. d) Nenhuma das alternativas - Como a alternativa (c) está correta, esta opção não se aplica. Portanto, a alternativa correta é: c) Método para treinar modelos em múltiplas máquinas (X).