Περιεχόμενο
- Ορισμός - Τι σημαίνει η Κατανεμημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (DAI);
- Εισαγωγή στη Microsoft Azure και το Microsoft Σε αυτό τον οδηγό θα μάθετε τι είναι το cloud computing και πώς η Microsoft Azure μπορεί να σας βοηθήσει να μεταφέρετε και να εκτελέσετε την επιχείρησή σας από το cloud.
- Η Techopedia εξηγεί την Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Ορισμός - Τι σημαίνει η Κατανεμημένη Τεχνητή Νοημοσύνη (DAI);
Μια από τις πολλές προσεγγίσεις της τεχνητής νοημοσύνης διανέμεται τεχνητή νοημοσύνη (DAI). Χρησιμοποιείται για τη μάθηση μέσω σύνθετων μεθόδων μάθησης, μεγάλης κλίμακας σχεδιασμού και λήψης αποφάσεων. Μπορεί να χρησιμοποιήσει ένα ευρύ φάσμα υπολογιστικών πόρων σε διαφορετικές περιοχές. Αυτό σημαίνει ότι μπορεί εύκολα να επεξεργαστεί και να αναλύσει μεγάλα ποσά δεδομένων και να επιλύσει γρήγορα τα προβλήματα.
Υπάρχουν πολλοί πράκτορες ή αυτόνομοι κόμβοι μάθησης σε ένα τέτοιο σύστημα. Αυτοί οι κόμβοι είναι πολύ κατανεμημένοι και είναι ανεξάρτητοι ο ένας από τον άλλο. Λόγω αυτού, τα συστήματα μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιούν κατανεμημένη τεχνητή νοημοσύνη είναι αρκετά προσαρμόσιμα και αξιόπιστα. Αυτό σημαίνει ότι τα συστήματα DAI δεν χρειάζεται να ανακατανεμηθούν πλήρως μετά από οποιαδήποτε αλλαγή στα αρχεία δεδομένων που δόθηκαν ως εισροή για το πρόβλημα.
Εισαγωγή στη Microsoft Azure και το Microsoft Σε αυτό τον οδηγό θα μάθετε τι είναι το cloud computing και πώς η Microsoft Azure μπορεί να σας βοηθήσει να μεταφέρετε και να εκτελέσετε την επιχείρησή σας από το cloud.
Η Techopedia εξηγεί την Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Η κατανεμημένη τεχνητή νοημοσύνη χρησιμοποιεί ένα παράλληλο σύστημα για υπολογιστές. Πολλοί "κόμβοι" ή εκπαιδευτικοί πράκτορες, ανεξάρτητοι ο ένας από τον άλλο, βρίσκονται σε γεωγραφικά διαφορετικές θέσεις. Η παράλληλη επεξεργασία επιτρέπει στο σύστημα να χρησιμοποιεί όλους τους υπολογιστικούς πόρους στο μέγιστο βαθμό. Λόγω της τεράστιας ισχύος επεξεργασίας, τα τεράστια σύνολα δεδομένων μπορούν να αναλυθούν γρήγορα, με κάθε μέρος να αναλύεται από έναν ξεχωριστό κόμβο. Εάν πρέπει να γίνει μια αλλαγή στα δεδομένα που δίδονται στο σύστημα, ο αντίστοιχος κόμβος ανακατανέμεται και όχι ολόκληρο το σύστημα.
Η ενσωμάτωση των λύσεων γίνεται με ένα αποτελεσματικό σύστημα επικοινωνίας μεταξύ των παραγόντων ή των κόμβων. Αυτό εξασφαλίζει ότι η επεξεργασία είναι ελαστική. Σε αντίθεση με το κεντρικό σύστημα AI, τα δεδομένα στα συστήματα DAI δεν χρειάζεται να δοθούν σε μία μόνο θέση. Το σύνολο δεδομένων μπορεί να ενημερώνεται με την πάροδο του χρόνου. Οι κόμβοι μπορούν να αλληλεπιδρούν μεταξύ τους όσον αφορά τη λύση δυναμικά και να διαθέτουν δεξιότητες που είναι απαραίτητες για την επίτευξη της λύσης. Έτσι, η DAI θεωρείται μία από τις καλύτερες προσεγγίσεις της μηχανικής μάθησης και της τεχνητής νοημοσύνης.