वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DAI)

लेखक: John Stephens
निर्माण की तारीख: 23 जनवरी 2021
डेट अपडेट करें: 1 जुलाई 2024
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वितरित कृत्रिम बुद्धि
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परिभाषा - वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DAI) का क्या अर्थ है?

कृत्रिम बुद्धिमत्ता के कई दृष्टिकोणों में से एक कृत्रिम बुद्धिमत्ता (DAI) वितरित की जाती है। इसका उपयोग जटिल शिक्षण विधियों, बड़े पैमाने पर नियोजन और निर्णय लेने के माध्यम से सीखने के लिए किया जाता है। यह विभिन्न क्षेत्रों में कम्प्यूटेशनल संसाधनों की एक विस्तृत श्रृंखला का उपयोग कर सकता है। इसका मतलब है कि यह बड़ी मात्रा में डेटा को आसानी से संसाधित और विश्लेषण कर सकता है और समस्याओं को जल्दी से हल कर सकता है।


ऐसी प्रणाली में कई एजेंट या स्वायत्त सीखने के नोड हैं। ये नोड अत्यधिक वितरित हैं और एक दूसरे से स्वतंत्र हैं। इसके कारण, वितरित आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस का उपयोग करने वाले मशीन लर्निंग सिस्टम काफी अनुकूलनीय और विश्वसनीय हैं। इसका मतलब है कि समस्या के लिए इनपुट के रूप में दी गई डेटा फ़ाइलों में किसी भी परिवर्तन के बाद डीएआई सिस्टम को पूरी तरह से फिर से तैयार करने की आवश्यकता नहीं है।

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टेकोपेडिया डिस्ट्रीब्यूटेड आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस (DAI) बताते हैं

वितरित कृत्रिम बुद्धि कंप्यूटिंग के लिए एक समानांतर प्रणाली का उपयोग करती है। कई "नोड्स" या शिक्षण एजेंट, एक-दूसरे से स्वतंत्र, भौगोलिक रूप से विविध स्थानों पर स्थित हैं। समानांतर प्रसंस्करण प्रणाली को अपने संपूर्ण हद तक सभी कम्प्यूटेशनल संसाधनों का उपयोग करने की अनुमति देता है। इसकी अपार प्रसंस्करण शक्ति के कारण, विशाल डेटा सेट का विश्लेषण जल्दी से किया जा सकता है, प्रत्येक भाग का एक अलग नोड द्वारा विश्लेषण किया जाता है। यदि डेटा में एक बदलाव किया जाना है जो सिस्टम को दिया जाता है, तो संबंधित नोड को फिर से तैयार किया जाता है, और पूरे सिस्टम को नहीं।


समाधानों का एकीकरण एजेंटों या नोड्स के बीच एक प्रभावी संचार प्रणाली द्वारा किया जाता है। यह सुनिश्चित करता है कि प्रसंस्करण लोचदार है। केंद्रीकृत AI सिस्टम के विपरीत, DAI सिस्टम में डेटा एक ही स्थान पर नहीं दिया जाना चाहिए। समय के साथ डेटासेट अपडेट किया जा सकता है। नोड्स गतिशील रूप से समाधान के संबंध में एक दूसरे के साथ बातचीत कर सकते हैं और समाधान प्राप्त करने के लिए आवश्यक कौशल हैं। इस प्रकार, DAI को मशीन लर्निंग और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस के लिए सबसे अच्छे तरीकों में से एक माना जाता है।