Зміст
- Визначення - Що означає розподілений штучний інтелект (DAI)?
- Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
- Техопедія пояснює розподілений штучний інтелект (DAI)
Визначення - Що означає розподілений штучний інтелект (DAI)?
Одним із численних підходів до штучного інтелекту є поширений штучний інтелект (DAI). Він використовується для навчання за допомогою складних методів навчання, масштабного планування та прийняття рішень. Він може використовувати широкий спектр обчислювальних ресурсів у різних сферах. Це означає, що він може легко обробляти та аналізувати велику кількість даних та швидко вирішувати проблеми.
У такій системі є багато агентів або автономних навчальних вузлів. Ці вузли дуже поширені і не залежать один від одного. Завдяки цьому системи машинного навчання з використанням розподіленого штучного інтелекту є досить пристосованими та надійними. Це означає, що системи DAI не повинні повністю перерозподілятися після будь-яких змін у файлах даних, поданих як вхід для проблеми.
Вступ до Microsoft Azure та Microsoft Cloud | У цьому посібнику ви дізнаєтеся, що стосується хмарних обчислень та як Microsoft Azure може допомогти вам мігрувати та вести свій бізнес із хмари.
Техопедія пояснює розподілений штучний інтелект (DAI)
Розподілений штучний інтелект використовує паралельну систему для обчислень. Багато "вузлів" або навчальних агентів, незалежних один від одного, розташовані в географічно різноманітних місцях. Паралельна обробка дозволяє системі використовувати всі обчислювальні ресурси в повній мірі. Завдяки величезній потужності обробки величезні набори даних можуть бути проаналізовані швидко, причому кожна їх частина аналізується окремим вузлом. Якщо слід внести зміни в дані, які надаються системі, відповідний вузол буде перерозподілений, а не у всій системі.
Інтеграція рішень здійснюється за допомогою ефективної системи зв'язку між агентами або вузлами. Це гарантує еластичність обробки. На відміну від централізованої системи AI, дані в системах DAI не повинні передаватися в одне місце. Набір даних може з часом оновлюватися. Вузли можуть динамічно взаємодіяти один з одним щодо рішення та мати навички, необхідні для досягнення рішення. Таким чином, DAI вважається одним з найкращих підходів до машинного навчання та штучного інтелекту.