Tartalom
- Meghatározás - Mit jelent az elosztott mesterséges intelligencia (DAI)?
- Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, hogy mi a lényeg a felhőalapú számítástechnikában, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
- A Techopedia elmagyarázza az elosztott mesterséges intelligenciát (DAI)
Meghatározás - Mit jelent az elosztott mesterséges intelligencia (DAI)?
A mesterséges intelligencia sokféle megközelítésének egyike a mesterséges intelligencia (DAI). Hozzászokott a tanuláshoz komplex tanulási módszerekkel, nagyszabású tervezéssel és döntéshozatallal. Számos számítási erőforrást képes felhasználni a különböző területeken. Ez azt jelenti, hogy könnyen feldolgozza és elemezheti nagy mennyiségű adatot, és gyorsan megoldhatja a problémákat.
Egy ilyen rendszerben sok ügynök vagy autonóm tanulási csomópont van. Ezek a csomópontok nagyon eloszlottak és függetlenek egymástól. Emiatt az elosztott mesterséges intelligenciát használó gépi tanulási rendszerek meglehetősen alkalmazkodóképesek és megbízhatók. Ez azt jelenti, hogy a DAI-rendszereket nem kell teljes mértékben újra telepíteni a probléma bemeneteként megadott adatfájlok bármilyen megváltoztatása után.
Bevezetés a Microsoft Azure és a Microsoft Cloud | A jelen útmutató során megtanulja, hogy mi a lényeg a felhőalapú számítástechnikában, és hogyan segítheti a Microsoft Azure a felhőből történő migrációt és az üzleti vállalkozás futtatását.
A Techopedia elmagyarázza az elosztott mesterséges intelligenciát (DAI)
Az elosztott mesterséges intelligencia párhuzamos rendszert használ a számításhoz. Számos, egymástól független „csomópont” vagy tanulási ügynök található földrajzilag különféle helyeken. A párhuzamos feldolgozás lehetővé teszi a rendszer számára, hogy az összes számítási erőforrást teljes mértékben felhasználja. Óriási feldolgozási teljesítményének köszönhetően a hatalmas adatkészletek gyorsan elemezhetők, mindegyik részt külön csomópont elemzi. Ha meg kell változtatni a rendszer számára megadott adatokban, akkor a megfelelő csomópontot kell újra telepíteni, nem pedig a teljes rendszert.
A megoldások integrálását egy hatékony kommunikációs rendszer hajtja végre az ügynökök vagy csomópontok között. Ez biztosítja a feldolgozás rugalmasságát. A központosított AI rendszertől eltérően, a DAI rendszerekben az adatokat nem kell egyetlen helyre adni. Az adatkészlet idővel frissíthető. A csomópontok dinamikusan kölcsönhatásba léphetnek a megoldással kapcsolatban, és rendelkeznek a megoldás eléréséhez szükséges készségekkel. Így a DAI-t a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia egyik legjobb megközelítésének tekintik.