Sadržaj
- Definicija - Što znači distribuirana umjetna inteligencija (DAI)?
- Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da preselite i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.
- Tehopedija objašnjava distribuiranu umjetnu inteligenciju (DAI)
Definicija - Što znači distribuirana umjetna inteligencija (DAI)?
Jedan od mnogih pristupa umjetnoj inteligenciji jest distribuirana umjetna inteligencija (DAI). Nauči se za učenje pomoću složenih metoda učenja, planiranja velikih razmjera i odlučivanja. Može koristiti širok raspon računskih resursa u različitim područjima. To znači da može lako obraditi i analizirati velike količine podataka i brzo riješiti probleme.
U takvom sustavu postoji puno agenata ili autonomnih čvorova za učenje. Ti su čvorovi visoko distribuirani i neovisni su jedan o drugome. Zbog toga su sustavi strojnog učenja koji koriste distribuiranu umjetnu inteligenciju prilično prilagodljivi i pouzdani. To znači da DAI sustave ne treba u potpunosti preusmjeriti nakon bilo kakve promjene datoteka s podacima koje se daju kao ulaz za problem.
Uvod u Microsoft Azure i Microsoft Cloud | Kroz ovaj vodič naučit ćete o čemu se radi računalstvo u oblaku i kako vam Microsoft Azure može pomoći da preselite i pokrenete svoje poslovanje iz oblaka.
Tehopedija objašnjava distribuiranu umjetnu inteligenciju (DAI)
Distribuirana umjetna inteligencija koristi paralelni sustav za računanje. Mnogi „čvorovi“ ili agensi za učenje, neovisni jedan o drugom, nalaze se na geografski različitim mjestima. Paralelna obrada omogućava sustavu da u potpunosti koristi sve računske resurse. Zbog velike snage obrade, ogromni setovi podataka mogu se brzo analizirati, pri čemu se svaki dio analizira posebnim čvorom. Ako se promijene podaci koji su dodijeljeni sustavu, preusmjerava se odgovarajući čvor, a ne cijeli sustav.
Integriranje rješenja izvodi učinkovit komunikacijski sustav između agenata ili čvorova. To osigurava da je obrada elastična. Za razliku od centraliziranog AI sustava, podaci u DAI sustavima ne moraju se davati na jednom mjestu. Skup podataka može se vremenom ažurirati. Čvorovi mogu dinamički komunicirati jedni s drugima u vezi s rješenjem i imati potrebne vještine za postizanje rješenja. Stoga se DAI smatra jednim od najboljih pristupa strojnom učenju i umjetnoj inteligenciji.