Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Ipinamamahaging Artipisyal na Kaalaman (DAI)?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinaliwanag ng Techopedia ang ipinamamahaging Artipisyal na Intelligence (DAI)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Ipinamamahaging Artipisyal na Kaalaman (DAI)?
Ang isa sa maraming mga diskarte sa artipisyal na katalinuhan ay ipinamamahagi ng artipisyal na katalinuhan (DAI). Ginagamit ito para sa pag-aaral sa pamamagitan ng mga komplikadong pamamaraan ng pagkatuto, malakihang pagpaplano at paggawa ng desisyon. Maaari itong gumamit ng isang malawak na hanay ng mga mapagkukunan ng computational sa iba't ibang mga lugar. Nangangahulugan ito na madali itong maproseso at suriin ang malaking halaga ng data at mabilis na malutas ang mga problema.
Maraming mga ahente o autonomous learning node sa naturang sistema. Ang mga node na ito ay lubos na ipinamamahagi at independiyenteng sa bawat isa. Dahil dito, ang mga sistema ng pag-aaral ng machine gamit ang ipinamamahagi na artipisyal na katalinuhan ay lubos na madaling ibagay at maaasahan. Nangangahulugan ito na ang mga sistema ng DAI ay hindi kailangang ganap na muling mapanghawakan pagkatapos ng anumang pagbabago sa mga file ng data na ibinigay bilang input para sa problema.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinaliwanag ng Techopedia ang ipinamamahaging Artipisyal na Intelligence (DAI)
Ang ipinamamahaging artipisyal na katalinuhan ay gumagamit ng isang paralel na sistema para sa pag-compute. Maraming mga "node" o mga ahente ng pag-aaral, na independiyente sa bawat isa, ay matatagpuan sa magkakaibang mga lugar ng heograpiya. Pinapayagan ng pagpoproseso ng paralya ang system na gamitin ang lahat ng mga mapagkukunan ng computational sa kanilang buong sukat. Dahil sa sobrang lakas ng pagproseso nito, ang mga malaking set ng data ay maaaring masuri nang mabilis, sa bawat bahagi na nasuri ng isang hiwalay na node. Kung ang pagbabago ay isasagawa sa data na ibinibigay sa system, ang kaukulang node ay muling nai-redeploy, at hindi ang buong sistema.
Ang pagsasama ng mga solusyon ay ginagawa ng isang epektibong sistema ng komunikasyon sa pagitan ng mga ahente o node. Tinitiyak nito na ang pagproseso ay nababanat. Hindi tulad ng sentralisadong AI system, ang data sa mga sistema ng DAI ay hindi kailangang ibigay sa isang solong lokasyon. Ang pag-aayos ay maaaring mai-update sa paglipas ng panahon. Ang mga node ay maaaring makipag-ugnay sa bawat isa tungkol sa solusyon nang pabago-bago at may mga kasanayan na kinakailangan upang makamit ang solusyon. Kaya, ang DAI ay itinuturing na isa sa mga pinakamahusay na diskarte sa pag-aaral ng makina at artipisyal na katalinuhan.