Съдържание
- Определение - Какво означава разпределен изкуствен интелект (DAI)?
- Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
- Техопедия обяснява разпределения изкуствен интелект (DAI)
Определение - Какво означава разпределен изкуствен интелект (DAI)?
Един от многото подходи към изкуствения интелект е разпределеният изкуствен интелект (DAI). Той е свикнал за обучение чрез сложни методи на обучение, мащабно планиране и вземане на решения. Той може да използва широк спектър от изчислителни ресурси в различни области. Това означава, че може лесно да обработва и анализира големи количества данни и да разрешава проблемите бързо.
В такава система има много агенти или автономни учебни възли. Тези възли са силно разпределени и са независими един от друг. Поради това системите за машинно обучение, използващи разпределен изкуствен интелект, са доста адаптивни и надеждни. Това означава, че системите на DAI не трябва да бъдат преразпределяни след каквато и да е промяна в файловете с данни, дадени като вход за проблема.
Въведение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | В това ръководство ще научите какво представлява компютърните изчисления и как Microsoft Azure може да ви помогне да мигрирате и стартирате бизнеса си от облака.
Техопедия обяснява разпределения изкуствен интелект (DAI)
Разпределеният изкуствен интелект използва паралелна система за изчисляване. Много „възли“ или обучителни агенти, независими един от друг, са разположени на географски различни места. Паралелната обработка позволява на системата да използва всички изчислителни ресурси в най-пълната си степен. Поради огромната си мощност на обработка, огромни масиви данни могат да бъдат анализирани бързо, като всяка част се анализира от отделен възел. Ако трябва да се направи промяна в данните, които са дадени на системата, съответният възел се преразпределя, а не в цялата система.
Интегрирането на решенията се осъществява чрез ефективна комуникационна система между агентите или възлите. Това гарантира, че обработката е еластична. За разлика от централизираната AI система, данните в DAI системите не трябва да се предоставят на едно място. Наборът от данни може да се актуализира с течение на времето. Възлите могат да взаимодействат помежду си по отношение на решението динамично и да имат необходимите умения за постигане на решението. По този начин DAI се счита за един от най-добрите подходи за машинно обучение и изкуствен интелект.