Contente
- Definição - O que significa Inteligência Artificial Distribuída (DAI)?
- Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
- Techopedia explica Inteligência Artificial Distribuída (DAI)
Definição - O que significa Inteligência Artificial Distribuída (DAI)?
Uma das muitas abordagens da inteligência artificial é a inteligência artificial distribuída (DAI). É usado para aprender por meio de métodos complexos de aprendizado, planejamento em larga escala e tomada de decisão. Ele pode usar uma ampla gama de recursos computacionais em diferentes áreas. Isso significa que ele pode processar e analisar facilmente grandes quantidades de dados e resolver problemas rapidamente.
Existem muitos agentes ou nós de aprendizado autônomo nesse sistema. Esses nós são altamente distribuídos e são independentes um do outro. Devido a isso, os sistemas de aprendizado de máquina que usam inteligência artificial distribuída são bastante adaptáveis e confiáveis. Isso significa que os sistemas DAI não precisam ser reimplantados completamente após qualquer alteração nos arquivos de dados fornecidos como entrada para o problema.
Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
Techopedia explica Inteligência Artificial Distribuída (DAI)
A inteligência artificial distribuída usa um sistema paralelo para computação. Muitos "nós" ou agentes de aprendizado, independentes um do outro, estão localizados em locais geograficamente diversos. O processamento paralelo permite que o sistema use todos os recursos computacionais em toda a sua extensão. Devido ao seu imenso poder de processamento, enormes conjuntos de dados podem ser analisados rapidamente, com cada parte sendo analisada por um nó separado. Se for necessário alterar os dados fornecidos ao sistema, o nó correspondente será reimplementado, e não o sistema inteiro.
A integração das soluções é feita por um sistema de comunicação eficaz entre os agentes ou nós. Isso garante que o processamento seja elástico. Diferente do sistema centralizado de IA, os dados nos sistemas DAI não precisam ser fornecidos em um único local. O conjunto de dados pode ser atualizado com o tempo. Os nós podem interagir entre si em relação à solução dinamicamente e possuem as habilidades necessárias para alcançá-la. Assim, o DAI é considerado uma das melhores abordagens para aprendizado de máquina e inteligência artificial.