Conţinut
- Definiție - Ce înseamnă inteligența artificială distribuită (DAI)?
- O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.
- Techopedia explică Inteligența Artificială Distribuită (DAI)
Definiție - Ce înseamnă inteligența artificială distribuită (DAI)?
Una dintre numeroasele abordări ale inteligenței artificiale este inteligența artificială distribuită (DAI). Este folosit pentru învățare prin metode complexe de învățare, planificare la scară largă și luare de decizii. Poate folosi o gamă largă de resurse de calcul în diferite domenii. Aceasta înseamnă că poate prelucra și analiza cu ușurință cantități mari de date și poate rezolva rapid problemele.
Există mulți agenți sau noduri de învățare autonome într-un astfel de sistem. Aceste noduri sunt foarte distribuite și sunt independente unele de altele. Datorită acestui fapt, sistemele de învățare a mașinilor care utilizează informații artificiale distribuite sunt destul de adaptabile și de încredere. Aceasta înseamnă că sistemele DAI nu trebuie redistribuite complet după nicio modificare a fișierelor de date date ca intrare pentru problemă.
O introducere în Microsoft Azure și Microsoft Cloud | În acest ghid, veți afla despre ce este vorba despre cloud computing și despre cum Microsoft Azure vă poate ajuta să migrați și să conduceți afacerea din cloud.
Techopedia explică Inteligența Artificială Distribuită (DAI)
Inteligența artificială distribuită folosește un sistem paralel pentru calcul. Multe „noduri” sau agenți de învățare, independenți unul de celălalt, sunt localizate în locuri diverse din punct de vedere geografic. Procesarea paralelă permite sistemului să folosească toate resursele de calcul la maximum. Datorită imensei sale puteri de procesare, seturi de date uriașe pot fi analizate rapid, fiecare parte fiind analizată de un nod separat. Dacă se efectuează o modificare în datele care sunt date sistemului, nodul corespunzător este redistribuit și nu întregul sistem.
Integrarea soluțiilor se face printr-un sistem eficient de comunicare între agenți sau noduri. Acest lucru asigură că prelucrarea este elastică. Spre deosebire de sistemul AI centralizat, datele din sistemele DAI nu trebuie să fie date într-o singură locație. Setul de date poate fi actualizat în timp. Nodurile pot interacționa unul cu celălalt în ceea ce privește soluția în mod dinamic și au abilități necesare pentru realizarea soluției. Astfel, DAI este considerată una dintre cele mai bune abordări ale învățării automate și a inteligenței artificiale.