Saturs
- Definīcija - ko nozīmē izplatītais mākslīgais intelekts (DAI)?
- Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
- Techopedia skaidro izplatīto mākslīgo intelektu (DAI)
Definīcija - ko nozīmē izplatītais mākslīgais intelekts (DAI)?
Viena no daudzajām mākslīgā intelekta pieejām ir izplatīts mākslīgais intelekts (DAI). Tas ir pieradis mācīties, izmantojot sarežģītas mācību metodes, liela mēroga plānošanu un lēmumu pieņemšanu. Tas var izmantot plašu skaitļošanas resursu klāstu dažādās jomās. Tas nozīmē, ka tas var viegli apstrādāt un analizēt lielu datu daudzumu un ātri atrisināt problēmas.
Šādā sistēmā ir daudz aģentu vai autonomu mācību mezglu. Šie mezgli ir ļoti izplatīti un ir neatkarīgi viens no otra. Sakarā ar to mašīnmācīšanās sistēmas, kurās tiek izmantots izplatīts mākslīgais intelekts, ir diezgan pielāgojamas un uzticamas. Tas nozīmē, ka DAI sistēmas nav pilnībā jāpārkārto pēc jebkādām izmaiņām datu failos, kas norādīti kā problēmas ievadi.
Ievads Microsoft Azure un Microsoft Cloud | Šajā rokasgrāmatā jūs uzzināsit, kas ir mākonis skaitļošana un kā Microsoft Azure var palīdzēt jums migrēt un vadīt savu biznesu no mākoņa.
Techopedia skaidro izplatīto mākslīgo intelektu (DAI)
Izkliedētais mākslīgais intelekts skaitļošanai izmanto paralēlu sistēmu. Daudzi “mezgli” vai mācību aģenti, neatkarīgi viens no otra, atrodas ģeogrāfiski dažādās vietās. Paralēlā apstrāde ļauj sistēmai pilnībā izmantot visus skaitļošanas resursus. Tā milzīgās apstrādes jaudas dēļ milzīgas datu kopas var ātri analizēt, katru daļu analizējot ar atsevišķu mezglu. Ja jāmaina dati, kas tiek doti sistēmai, tiek pārvietots attiecīgais mezgls, nevis visa sistēma.
Risinājumu integrāciju veic ar efektīvu sakaru sistēmu starp aģentiem vai mezgliem. Tas nodrošina apstrādes elastīgumu. Atšķirībā no centralizētās AI sistēmas, DAI sistēmās dati nav jānorāda vienā vietā. Laika gaitā datu kopu var atjaunināt. Mezgli var dinamiski mijiedarboties attiecībā uz risinājumu, un viņiem ir prasmes, kas vajadzīgas risinājuma sasniegšanai. Tādējādi DAI tiek uzskatīta par vienu no labākajām mašīnmācīšanās un mākslīgā intelekta pieejām.