Inhalt
- Definition - Was bedeutet Distributed Artificial Intelligence (DAI)?
- Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
- Techopedia erklärt Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Definition - Was bedeutet Distributed Artificial Intelligence (DAI)?
Einer der vielen Ansätze zur künstlichen Intelligenz ist die verteilte künstliche Intelligenz (DAI). Es wird zum Lernen mittels komplexer Lernmethoden, groß angelegter Planung und Entscheidungsfindung eingesetzt. Es kann eine breite Palette von Rechenressourcen in verschiedenen Bereichen verwenden. Dies bedeutet, dass große Datenmengen einfach verarbeitet und analysiert und Probleme schnell behoben werden können.
In einem solchen System gibt es viele Agenten oder autonome Lernknoten. Diese Knoten sind stark verteilt und voneinander unabhängig. Aufgrund dessen sind maschinelle Lernsysteme, die verteilte künstliche Intelligenz verwenden, sehr anpassungsfähig und zuverlässig. Dies bedeutet, dass DAI-Systeme nach einer Änderung der Datendateien, die als Eingabe für das Problem angegeben wurden, nicht vollständig neu bereitgestellt werden müssen.
Eine Einführung in Microsoft Azure und die Microsoft Cloud | In diesem Handbuch erfahren Sie, worum es beim Cloud-Computing geht und wie Microsoft Azure Sie bei der Migration und Ausführung Ihres Unternehmens aus der Cloud unterstützen kann.
Techopedia erklärt Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Verteilte künstliche Intelligenz verwendet ein paralleles System zum Rechnen. Viele voneinander unabhängige „Knoten“ oder Lernagenten befinden sich an geografisch unterschiedlichen Orten. Durch die parallele Verarbeitung kann das System alle Rechenressourcen in vollem Umfang nutzen. Aufgrund seiner immensen Verarbeitungsleistung können große Datenmengen schnell analysiert werden, wobei jedes Teil von einem separaten Knoten analysiert wird. Wenn eine Änderung an den Daten vorgenommen werden soll, die dem System übergeben werden, wird der entsprechende Knoten erneut bereitgestellt und nicht das gesamte System.
Die Integration der Lösungen erfolgt durch ein effektives Kommunikationssystem zwischen den Agenten oder Knoten. Dies stellt sicher, dass die Verarbeitung elastisch ist. Im Gegensatz zu zentralen KI-Systemen müssen die Daten in DAI-Systemen nicht an einem einzigen Ort gespeichert werden. Der Datensatz kann im Laufe der Zeit aktualisiert werden. Die Knoten können in Bezug auf die Lösung dynamisch miteinander interagieren und verfügen über die erforderlichen Fähigkeiten, um die Lösung zu erreichen. Daher wird DAI als einer der besten Ansätze für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz angesehen.