सामग्री
- व्याख्या - वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणजे काय?
- मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
- टेकोपीडियाने वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (डीएआय) चे स्पष्टीकरण दिले
व्याख्या - वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता म्हणजे काय?
कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या बर्‍याच पध्दतींपैकी एक म्हणजे कृत्रिम बुद्धिमत्ता (डीएआय) वितरित केले जाते. हे जटिल शिक्षण पद्धती, मोठ्या प्रमाणात नियोजन आणि निर्णय घेण्याच्या माध्यमातून शिकण्यासाठी वापरले जाते. हे विविध क्षेत्रांमध्ये संगणकीय संसाधनांचा विस्तृत वापर करू शकते. याचा अर्थ असा की सहजपणे प्रक्रिया आणि मोठ्या प्रमाणात डेटाचे विश्लेषण आणि समस्यांचे द्रुत निराकरण करू शकते.
अशा प्रणालीमध्ये बरेच एजंट किंवा स्वायत्त शिक्षण नोड्स आहेत. हे नोड्स अत्यधिक वितरित आहेत आणि ते एकमेकांपासून स्वतंत्र आहेत. यामुळे, वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता वापरुन मशीन लर्निंग सिस्टम बर्‍यापैकी अनुकूल आणि विश्वसनीय आहेत. याचा अर्थ असा होतो की समस्येसाठी इनपुट म्हणून देण्यात आलेल्या डेटा फायलींमध्ये कोणताही बदल झाल्यावर डीएआय सिस्टम पूर्णपणे रीडिपॉयर करण्याची गरज नाही.
मायक्रोसॉफ्ट अझर आणि मायक्रोसॉफ्ट क्लाऊडची ओळख | या संपूर्ण मार्गदर्शकामध्ये आपण क्लाउड संगणन करणे म्हणजे काय आणि मायक्रोसॉफ्ट अझर आपल्याला क्लाऊडवरून आपला व्यवसाय स्थलांतरित आणि चालविण्यात कशी मदत करू शकेल हे शिकाल.
टेकोपीडियाने वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता (डीएआय) चे स्पष्टीकरण दिले
वितरित कृत्रिम बुद्धिमत्ता संगणनासाठी समांतर प्रणाली वापरते. बर्‍याच “नोड्स” किंवा लर्निंग एजंट, एकमेकांपासून स्वतंत्र, भौगोलिकदृष्ट्या वैविध्यपूर्ण ठिकाणी आहेत. समांतर प्रक्रिया सिस्टमला सर्व संगणकीय संसाधने त्यांच्या पूर्ण प्रमाणात वापरण्याची परवानगी देते. त्याच्या प्रचंड प्रक्रियेच्या सामर्थ्यामुळे, प्रचंड डेटा सेटचे द्रुत विश्लेषण केले जाऊ शकते, प्रत्येक भागाचे स्वतंत्र नोडद्वारे विश्लेषण केले जाईल. सिस्टमला दिलेल्या डेटामध्ये बदल करायचा असेल तर, संबंधित नोड पुन्हा कार्यरत आहे, संपूर्ण सिस्टममध्ये नाही.
समाधानांचे एकत्रीकरण एजंट्स किंवा नोड्स दरम्यान प्रभावी संप्रेषण प्रणालीद्वारे केले जाते. हे सुनिश्चित करते की प्रक्रिया लवचिक आहे. केंद्रीकृत एआय सिस्टमच्या विपरीत, डीएआय सिस्टममधील डेटा एकाच ठिकाणी देणे आवश्यक नाही. डेटासेट वेळोवेळी अद्यतनित केला जाऊ शकतो. नोड्स गतीशीलपणे समाधानासंदर्भात एकमेकांशी संवाद साधू शकतात आणि निराकरण साध्य करण्यासाठी आवश्यक कौशल्ये घेऊ शकतात. अशा प्रकारे, डीआयए मशीन मशीनिंग आणि कृत्रिम बुद्धिमत्तेसाठी एक उत्तम दृष्टीकोन मानला जातो.