Садржај
- Дефиниција - Шта значи дистрибуирана вештачка интелигенција (ДАИ)?
- Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.
- Техопедија објашњава дистрибуирану вештачку интелигенцију (ДАИ)
Дефиниција - Шта значи дистрибуирана вештачка интелигенција (ДАИ)?
Један од многих приступа вештачкој интелигенцији јесте дистрибуирана вештачка интелигенција (ДАИ). Користи се за учење помоћу сложених метода учења, планирања великих размера и одлучивања. Може да користи широк спектар рачунских ресурса у различитим областима. То значи да лако може обрадити и анализирати велике количине података и брзо ријешити проблеме.
У таквом систему постоји пуно агената или аутономних чворова за учење. Ови чворови су високо распоређени и независно су један од другог. Због тога су системи машинског учења који користе дистрибуирану вештачку интелигенцију прилично прилагодљиви и поуздани. То значи да ДАИ системи не морају бити потпуно преусмерени након било какве промене података са подацима који су дати као улаз за проблем.
Увод у Мицрософт Азуре и Мицрософт Цлоуд | Кроз овај водич научићете о томе шта се рачуна у облаку и како вам Мицрософт Азуре може помоћи да мигрирате и покренете посао из облака.
Техопедија објашњава дистрибуирану вештачку интелигенцију (ДАИ)
Дистрибуирана вештачка интелигенција користи паралелни систем за рачунање. Многи „чворови“ или агенси за учење, неовисни један о другом, налазе се на географски разним местима. Паралелна обрада омогућава систему да у потпуности користи све рачунске ресурсе. Због велике снаге обраде, огромни сетови података могу се брзо анализирати, при чему се сваки део анализира посебним чвором. Ако треба променити податке који су дати систему, одговарајући чвор се премешта, а не у цео систем.
Интегрисање решења врши се ефикасним системом комуникације између агената или чворова. Ово осигурава да обрада буде еластична. За разлику од централизованог АИ система, подаци у ДАИ системима не морају се давати на једној локацији. Скуп података може се ажурирати током времена. Чворови могу динамички да комуницирају једни са другима у вези са решењем и поседују вештине потребне за постизање решења. Стога се ДАИ сматра једним од најбољих приступа машинском учењу и вештачкој интелигенцији.