İçerik
- Tanımı - Dağıtılmış Yapay Zeka (DAI) ne anlama geliyor?
- Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
- Techopedia, Dağıtılmış Yapay Zekayı (DAI) Açıklıyor
Tanımı - Dağıtılmış Yapay Zeka (DAI) ne anlama geliyor?
Yapay zekaya yönelik birçok yaklaşımdan biri, dağıtılmış yapay zekadır (DAI). Karmaşık öğrenme yöntemleri, büyük ölçekli planlama ve karar verme yoluyla öğrenme için kullanılır. Farklı alanlarda çok çeşitli hesaplama kaynaklarını kullanabilir. Bu, büyük miktardaki verileri kolayca işleyebildiği ve analiz edebildiği ve sorunları hızla çözebildiği anlamına gelir.
Böyle bir sistemde birçok ajan veya özerk öğrenme düğümü vardır. Bu düğümler yüksek oranda dağılmıştır ve birbirlerinden bağımsızdır. Bu nedenle, dağıtılmış yapay zeka kullanan makine öğrenme sistemleri oldukça uyarlanabilir ve güvenilirdir. Bu, DAI sistemlerinin, problem için girdi olarak verilen veri dosyalarında yapılan herhangi bir değişiklikten sonra tamamen yeniden dağıtılması gerekmediği anlamına gelir.
Microsoft Azure ve Microsoft Cloud'a Giriş | Bu kılavuz boyunca, bulut bilişimin neyle ilgili olduğunu ve Microsoft Azure'un işinizi buluttan geçirmenize ve yürütmenize nasıl yardımcı olabileceğini öğreneceksiniz.
Techopedia, Dağıtılmış Yapay Zekayı (DAI) Açıklıyor
Dağıtılmış yapay zeka hesaplama için paralel bir sistem kullanır. Coğrafi olarak farklı yerlerde çok sayıda “düğüm” veya birbirinden bağımsız öğrenme aracı vardır. Paralel işleme, sistemin tüm hesaplama kaynaklarını en üst düzeyde kullanmasını sağlar. Muazzam işlem gücü sayesinde devasa veri kümeleri hızlı bir şekilde analiz edilebilir ve her bir bölüm ayrı bir düğüm tarafından analiz edilir. Sisteme verilen verilerde bir değişiklik yapılacaksa, karşılık gelen düğüm tüm sistem değil yeniden dağıtılır.
Çözümlerin entegrasyonu, ajanlar veya düğümler arasında etkili bir iletişim sistemi ile yapılır. Bu işlemenin esnek olmasını sağlar. Merkezi AI sisteminden farklı olarak DAI sistemlerindeki verilerin tek bir yere verilmesi gerekmez. Veri kümesi zamanla güncellenebilir. Düğümler dinamik olarak çözüme ilişkin olarak birbirleriyle etkileşime girebilir ve çözüme ulaşmak için gerekli becerilere sahip olabilir. Bu nedenle, DAI, makine öğrenmeye ve yapay zekaya en iyi yaklaşımlardan biri olarak kabul edilir.