分布式人工智能(DAI)

作者: John Stephens
创建日期: 23 一月 2021
更新日期: 1 七月 2024
Anonim
02 什么是分布式系统
视频: 02 什么是分布式系统

内容

定义-分布式人工智能(DAI)是什么意思?

人工智能的许多方法之一是分布式人工智能(DAI)。它通过复杂的学习方法,大规模的计划和决策来用于学习。它可以在不同领域中使用广泛的计算资源。这意味着它可以轻松处理和分析大量数据并快速解决问题。


在这样的系统中有许多代理或自主学习节点。这些节点高度分散并且彼此独立。因此,使用分布式人工智能的机器学习系统具有很好的适应性和可靠性。这意味着在对作为问题输入的数据文件进行任何更改之后,不必完全重新部署DAI系统。

Microsoft Azure和Microsoft Cloud简介在本指南中,您将了解什么是云计算,以及Microsoft Azure如何帮助您从云迁移和运行业务。

Techopedia解释了分布式人工智能(DAI)

分布式人工智能使用并行系统进行计算。彼此独立的许多“节点”或学习代理位于不同地理位置。并行处理使系统可以最大程度地使用所有计算资源。由于其强大的处理能力,因此可以快速分析巨大的数据集,每个部分都由单独的节点进行分析。如果要更改提供给系统的数据,则重新部署相应的节点,而不是整个系统。

解决方案的集成通过代理或节点之间的有效通信系统完成。这确保了处理是弹性的。与集中式AI系统不同,DAI系统中的数据不必分配到单个位置。数据集可以随时间更新。节点可以就解决方案进行动态交互,并具有实现解决方案所需的技能。因此,DAI被认为是机器学习和人工智能的最佳方法之一。