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- 정의-분산 인공 지능 (DAI)이란 무엇입니까?
- Microsoft Azure 및 Microsoft 클라우드 소개 | 이 가이드를 통해 클라우드 컴퓨팅에 관한 모든 내용과 클라우드에서 비즈니스를 마이그레이션하고 운영하는 데 Microsoft Azure가 어떻게 도움이되는지 알아 봅니다.
- Techopedia는 DAI (Distributed Artificial Intelligence)를 설명합니다
정의-분산 인공 지능 (DAI)이란 무엇입니까?
인공 지능에 대한 많은 접근 방식 중 하나는 DAI (분산 인공 지능)입니다. 복잡한 학습 방법, 대규모 계획 및 의사 결정을 통해 학습에 사용됩니다. 다른 영역에서 광범위한 계산 리소스를 사용할 수 있습니다. 즉, 대량의 데이터를 쉽게 처리 및 분석하고 문제를 신속하게 해결할 수 있습니다.
이러한 시스템에는 많은 에이전트 또는 자율 학습 노드가 있습니다. 이 노드는 고도로 분산되어 있으며 서로 독립적입니다. 이로 인해 분산 인공 지능을 사용하는 기계 학습 시스템은 적응력이 뛰어나고 안정적입니다. 이는 문제에 대한 입력으로 제공된 데이터 파일을 변경 한 후에 DAI 시스템을 완전히 재배치 할 필요가 없음을 의미합니다.
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Techopedia는 DAI (Distributed Artificial Intelligence)를 설명합니다
분산 인공 지능은 컴퓨팅을 위해 병렬 시스템을 사용합니다. 서로 독립적 인 많은 "노드"또는 학습 에이전트가 지리적으로 다양한 장소에 있습니다. 병렬 처리를 통해 시스템은 모든 계산 리소스를 최대한 활용할 수 있습니다. 엄청난 처리 능력으로 인해 거대한 데이터 세트를 신속하게 분석 할 수 있으며 각 부분은 별도의 노드로 분석됩니다. 시스템에 제공된 데이터가 변경되면 전체 시스템이 아닌 해당 노드가 재배치됩니다.
솔루션의 통합은 에이전트 또는 노드 사이의 효과적인 통신 시스템에 의해 수행됩니다. 이것은 처리가 탄력적임을 보장합니다. 중앙 집중식 AI 시스템과 달리 DAI 시스템의 데이터는 단일 위치에 제공 될 필요가 없습니다. 데이터 세트는 시간이 지남에 따라 업데이트 될 수 있습니다. 노드는 솔루션과 관련하여 서로 상호 작용하고 솔루션을 달성하는 데 필요한 기술을 보유 할 수 있습니다. 따라서 DAI는 기계 학습 및 인공 지능에 대한 최선의 접근 방법 중 하나로 간주됩니다.