Isi
- Definisi - Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan Terdistribusi (DAI)?
- Pengantar Microsoft Azure dan Microsoft Cloud | Sepanjang panduan ini, Anda akan mempelajari tentang apa itu cloud computing dan bagaimana Microsoft Azure dapat membantu Anda untuk bermigrasi dan menjalankan bisnis Anda dari cloud.
- Techopedia menjelaskan Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Definisi - Apa yang dimaksud dengan Kecerdasan Buatan Terdistribusi (DAI)?
Salah satu dari banyak pendekatan kecerdasan buatan adalah kecerdasan buatan terdistribusi (DAI). Ini digunakan untuk belajar dengan menggunakan metode pembelajaran yang kompleks, perencanaan skala besar dan pengambilan keputusan. Itu dapat menggunakan berbagai sumber daya komputasi di berbagai bidang. Ini berarti bahwa ia dapat dengan mudah memproses dan menganalisis sejumlah besar data dan menyelesaikan masalah dengan cepat.
Ada banyak agen atau simpul pembelajaran mandiri dalam sistem seperti itu. Node-node ini sangat terdistribusi dan tidak tergantung satu sama lain. Karena ini, sistem pembelajaran mesin menggunakan kecerdasan buatan terdistribusi cukup mudah beradaptasi dan dapat diandalkan. Ini berarti bahwa sistem DAI tidak harus sepenuhnya dipekerjakan kembali setelah ada perubahan pada file data yang diberikan sebagai input untuk masalah tersebut.
Pengantar Microsoft Azure dan Microsoft Cloud | Sepanjang panduan ini, Anda akan mempelajari tentang apa itu cloud computing dan bagaimana Microsoft Azure dapat membantu Anda untuk bermigrasi dan menjalankan bisnis Anda dari cloud.
Techopedia menjelaskan Distributed Artificial Intelligence (DAI)
Kecerdasan buatan terdistribusi menggunakan sistem paralel untuk komputasi. Banyak “simpul” atau agen pembelajaran, yang tidak tergantung satu sama lain, berlokasi di tempat yang berbeda secara geografis. Pemrosesan paralel memungkinkan sistem untuk menggunakan semua sumber daya komputasi sepenuhnya. Karena kekuatan pemrosesan yang sangat besar, kumpulan data yang sangat besar dapat dianalisis dengan cepat, dengan setiap bagian dianalisis dengan node yang terpisah. Jika perubahan harus dilakukan dalam data yang diberikan ke sistem, simpul yang sesuai dipekerjakan kembali, dan bukan keseluruhan sistem.
Integrasi solusi dilakukan oleh sistem komunikasi yang efektif antara agen atau node. Ini memastikan bahwa pengolahannya elastis. Tidak seperti sistem AI terpusat, data dalam sistem DAI tidak harus diberikan ke satu lokasi. Dataset dapat diperbarui dari waktu ke waktu. Node dapat berinteraksi satu sama lain mengenai solusi secara dinamis dan memiliki keterampilan yang diperlukan untuk mencapai solusi. Dengan demikian, DAI dianggap sebagai salah satu pendekatan terbaik untuk pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan.