Zawartość
- Definicja - Co oznacza rozproszona sztuczna inteligencja (DAI)?
- Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
- Techopedia wyjaśnia Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Definicja - Co oznacza rozproszona sztuczna inteligencja (DAI)?
Jednym z wielu podejść do sztucznej inteligencji jest sztuczna inteligencja rozproszona (DAI). Służy do uczenia się za pomocą złożonych metod uczenia się, planowania na dużą skalę i podejmowania decyzji. Może korzystać z szerokiej gamy zasobów obliczeniowych w różnych obszarach. Oznacza to, że może łatwo przetwarzać i analizować duże ilości danych oraz szybko rozwiązywać problemy.
W takim systemie jest wielu agentów lub autonomicznych węzłów edukacyjnych. Te węzły są wysoce rozproszone i są od siebie niezależne. Z tego powodu systemy uczenia maszynowego wykorzystujące rozproszoną sztuczną inteligencję są dość elastyczne i niezawodne. Oznacza to, że systemy DAI nie muszą być całkowicie ponownie wdrażane po każdej zmianie plików danych podanych jako dane wejściowe dla problemu.
Wprowadzenie do Microsoft Azure i Microsoft Cloud | W tym przewodniku dowiesz się, na czym polega przetwarzanie w chmurze i jak Microsoft Azure może pomóc w migracji i prowadzeniu firmy z chmury.
Techopedia wyjaśnia Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Rozproszona sztuczna inteligencja wykorzystuje do obliczeń równoległy system. Wiele „węzłów” lub niezależnych od siebie agentów edukacyjnych znajduje się w zróżnicowanych geograficznie miejscach. Przetwarzanie równoległe pozwala systemowi w pełni wykorzystać wszystkie zasoby obliczeniowe. Ze względu na ogromną moc przetwarzania ogromne zbiory danych mogą być szybko analizowane, a każda część jest analizowana przez osobny węzeł. Jeśli należy wprowadzić zmiany w danych przekazywanych do systemu, odpowiedni węzeł zostanie ponownie wdrożony, a nie cały system.
Integracja rozwiązań odbywa się poprzez skuteczny system komunikacji między agentami lub węzłami. Zapewnia to elastyczność przetwarzania. W przeciwieństwie do scentralizowanego systemu AI dane w systemach DAI nie muszą być przekazywane do jednej lokalizacji. Zestaw danych może być z czasem aktualizowany. Węzły mogą dynamicznie współdziałać ze sobą w zakresie rozwiązania i posiadać umiejętności niezbędne do osiągnięcia rozwiązania. Dlatego DAI jest uważane za jedno z najlepszych podejść do uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji.