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定義-分散人工知能（DAI）とはどういう意味ですか？
人工知能への多くのアプローチの1つは、分散人工知能（DAI）です。 複雑な学習方法、大規模な計画および意思決定による学習に使用されます。 さまざまな分野で幅広い計算リソースを使用できます。 これは、大量のデータを簡単に処理および分析し、問題を迅速に解決できることを意味します。
このようなシステムには、多くのエージェントまたは自律学習ノードがあります。 これらのノードは高度に分散されており、互いに独立しています。 このため、分散型人工知能を使用した機械学習システムは非常に適応性があり、信頼性があります。 つまり、問題の入力として指定されたデータファイルに変更を加えた後、DAIシステムを完全に再デプロイする必要はありません。
Techopediaは分散型人工知能（DAI）について説明します
分散人工知能は、コンピューティングに並列システムを使用します。 互いに独立した多くの「ノード」または学習エージェントは、地理的に多様な場所にあります。 並列処理により、システムはすべての計算リソースを最大限に使用できます。 膨大な処理能力により、膨大なデータセットを迅速に分析でき、各パーツは個別のノードで分析されます。 システムに与えられたデータに変更を加える場合、システム全体ではなく、対応するノードが再デプロイされます。
ソリューションの統合は、エージェントまたはノード間の効果的な通信システムによって行われます。 これにより、処理が柔軟になります。 集中型AIシステムとは異なり、DAIシステムのデータは単一の場所に提供する必要はありません。 データセットは時間とともに更新される場合があります。 ノードは、ソリューションに関して動的に相互作用し、ソリューションを実現するために必要なスキルを持っています。 したがって、DAIは機械学習と人工知能への最良のアプローチの1つと考えられています。
