কন্টেন্ট
- সংজ্ঞা - বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (ডিএআই) এর অর্থ কী?
- মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
- টেকোপিডিয়া বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (ডিএআই) ব্যাখ্যা করে
সংজ্ঞা - বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (ডিএআই) এর অর্থ কী?
কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অনেকগুলি পদ্ধতির মধ্যে একটি বিতরণ করা হয় কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তা (ডিএআই)। এটি জটিল শিখন পদ্ধতি, বৃহদায়তন পরিকল্পনা এবং সিদ্ধান্ত গ্রহণের মাধ্যমে শেখার জন্য অভ্যস্ত। এটি বিভিন্ন অঞ্চলে বিস্তৃত গণ্য সংস্থান ব্যবহার করতে পারে। এর অর্থ এটি সহজেই প্রচুর পরিমাণে ডেটা প্রক্রিয়া করতে পারে এবং বিশ্লেষণ করতে পারে এবং সমস্যাগুলি দ্রুত সমাধান করতে পারে।
এই জাতীয় সিস্টেমে অনেকগুলি এজেন্ট বা স্বায়ত্তশাসিত লার্নিং নোড রয়েছে। এই নোডগুলি অত্যন্ত বিতরণ করা হয় এবং একে অপরের থেকে স্বতন্ত্র। এই কারণে, বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধি ব্যবহার করে মেশিন লার্নিং সিস্টেমগুলি বেশ মানিয়ে যায় এবং নির্ভরযোগ্য। এর অর্থ হ'ল সমস্যাটির জন্য ইনপুট হিসাবে প্রদত্ত ডেটা ফাইলগুলিতে কোনও পরিবর্তন করার পরে ডিএআই সিস্টেমগুলিকে সম্পূর্ণ পুনর্বার নিয়োগ করতে হবে না।
মাইক্রোসফ্ট আজুর এবং মাইক্রোসফ্ট মেঘের একটি পরিচিতি | এই গাইড জুড়ে, আপনি ক্লাউড কম্পিউটিং সম্পর্কে কী শিখবেন এবং মাইক্রোসফ্ট অ্যাজুরে কীভাবে আপনাকে মেঘ থেকে আপনার ব্যবসা স্থানান্তর করতে এবং পরিচালনা করতে সহায়তা করতে পারে তা শিখতে পারবেন।
টেকোপিডিয়া বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার (ডিএআই) ব্যাখ্যা করে
বিতরণ কৃত্রিম বুদ্ধি কম্পিউটিংয়ের জন্য একটি সমান্তরাল সিস্টেম ব্যবহার করে। একে অপরের চেয়ে অনেকগুলি "নোড" বা লার্নিং এজেন্টগুলি ভৌগোলিকভাবে বিভিন্ন জায়গায় অবস্থিত। সমান্তরাল প্রক্রিয়াকরণ সিস্টেমকে সমস্ত গণ্য সংস্থান তাদের পুরোপুরি ব্যবহার করতে দেয়। এর প্রচুর প্রক্রিয়াকরণ শক্তির কারণে বিশাল অংশের সেটগুলি দ্রুত বিশ্লেষণ করা যায়, প্রতিটি অংশ পৃথক নোড দ্বারা বিশ্লেষণ করা হয়। সিস্টেমে প্রদত্ত ডেটাতে যদি কোনও পরিবর্তন আনতে হয় তবে সংশ্লিষ্ট নোডটি পুনরায় কর্মরত, পুরো সিস্টেমটি নয়।
সমাধানগুলির সংহতকরণ এজেন্ট বা নোডগুলির মধ্যে একটি কার্যকর যোগাযোগ ব্যবস্থা দ্বারা সম্পন্ন হয়। এটি নিশ্চিত করে যে প্রক্রিয়াটি স্থিতিস্থাপক। কেন্দ্রিয়ায়িত এআই সিস্টেমের বিপরীতে, ডিএআই সিস্টেমগুলিতে ডেটা কোনও একক স্থানে দেওয়ার দরকার নেই। সময়ের সাথে সাথে ডেটাসেট আপডেট করা যেতে পারে। নোডগুলি গতিশীলভাবে সমাধান সম্পর্কিত একে অপরের সাথে যোগাযোগ করতে পারে এবং সমাধান অর্জনের জন্য প্রয়োজনীয় দক্ষতা অর্জন করতে পারে। সুতরাং, ডিএআই মেশিন লার্নিং এবং কৃত্রিম বুদ্ধিমত্তার অন্যতম সেরা পদ্ধতী হিসাবে বিবেচিত হয়।