NộI Dung
- Định nghĩa - Trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI) có nghĩa là gì?
- Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
- Techopedia giải thích Trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI)
Định nghĩa - Trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI) có nghĩa là gì?
Một trong nhiều cách tiếp cận trí tuệ nhân tạo là trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI). Nó được sử dụng để học bằng các phương pháp học phức tạp, lập kế hoạch quy mô lớn và ra quyết định. Nó có thể sử dụng một loạt các tài nguyên tính toán trong các lĩnh vực khác nhau. Điều này có nghĩa là nó có thể dễ dàng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu và giải quyết vấn đề nhanh chóng.
Có nhiều tác nhân hoặc các nút học tập tự chủ trong một hệ thống như vậy. Các nút này được phân phối cao và độc lập với nhau. Do đó, các hệ thống máy học sử dụng trí tuệ nhân tạo phân tán khá dễ thích nghi và đáng tin cậy. Điều này có nghĩa là các hệ thống DAI không phải được triển khai lại hoàn toàn sau khi có bất kỳ thay đổi nào đối với các tệp dữ liệu được cung cấp làm đầu vào cho sự cố.
Giới thiệu về Microsoft Azure và Microsoft Cloud | Trong suốt hướng dẫn này, bạn sẽ tìm hiểu về điện toán đám mây là gì và Microsoft Azure có thể giúp bạn di chuyển và điều hành doanh nghiệp của bạn từ đám mây như thế nào.
Techopedia giải thích Trí tuệ nhân tạo phân tán (DAI)
Trí tuệ nhân tạo phân tán sử dụng một hệ thống song song để tính toán. Nhiều nút trên máy tính hay các tác nhân học tập, độc lập với nhau, được đặt tại các địa điểm đa dạng về địa lý. Xử lý song song cho phép hệ thống sử dụng tất cả các tài nguyên tính toán đến mức tối đa của chúng. Do sức mạnh xử lý to lớn của nó, các bộ dữ liệu khổng lồ có thể được phân tích nhanh chóng, với mỗi phần được phân tích bởi một nút riêng biệt. Nếu một thay đổi được thực hiện trong dữ liệu được cung cấp cho hệ thống, nút tương ứng được triển khai lại chứ không phải toàn bộ hệ thống.
Việc tích hợp các giải pháp được thực hiện bởi một hệ thống truyền thông hiệu quả giữa các tác nhân hoặc nút. Điều này đảm bảo rằng việc xử lý là đàn hồi. Không giống như hệ thống AI tập trung, dữ liệu trong các hệ thống DAI không phải được cung cấp cho một vị trí. Bộ dữ liệu có thể được cập nhật theo thời gian. Các nút có thể tương tác với nhau về giải pháp một cách linh hoạt và có các kỹ năng cần thiết để đạt được giải pháp. Do đó, DAI được coi là một trong những phương pháp tốt nhất để học máy và trí tuệ nhân tạo.