ネットワークにおける実際のAI

成長するITネットワークの複雑さを緩和する。

ジュニパーのソリューションなら両方実現できます。皆がAIについて語っています。

AIノイズを抜けましょう。

AIの最もシンプルな定義は、人間の専門家と同等に作業を行うソフトウェアです。AIのサブセットである機械学習(ML)は、過去の経験から学び、改善を行う一連のアルゴリズムを通じて能力を提供します。

AI 技術はあらゆる業界に広まりつつあります。ネットワーク業界では、デバイス、データそして人間の急増により、かつてないほどITインフラの管理が複雑になっており、多くの人がAIに助けを求めています。AIとMLがともに、成長するITネットワークの複雑さを緩和するのにますます重要な役割を担います。

AIとMLを旅する手助けをさせてください。当社の大まかな概要で、ネットワーク業界におけるAIの意味について探っていきます。当社の、専門家や他のリソースとの議論から、実際のアプリケーションやビジネス上のAIの利点について理解していただけます。

ホワイトボードテクニカルシリーズ:AIの概要

当社のテクニカルシリーズの最初のビデオで、下記に挙げる、当社がAIプラットフォームで使用するコアツールのいくつかについて学びます:相互情報量、決定木(デシジョンツリー)、強化学習、長・短期記憶リカレントニューラルネットワーク(LSTM RNN)。

AIの旅を始めましょう。

より高度なトピックに入る前に、AIの基礎に慣れましょう。

AIをまとめるデータサイエンスモデルをいくつか学びましょう。

当社がAIをネットワーキングにどのように取り入れたか実例を通じて確認してください。

業界の専門家は、AIが、ある仕事の未来に何を意味するのかなどのAI倫理や偏見について意見を述べます。

当社のホワイトボードテクニカルシリーズをご覧ください。

ホワイトボードAIテクニカルシリーズの他のビデオをご覧ください。

相互情報量

サービスレベル期待値(SLE)のクライアントメトリクスにおける失敗か成功かを予測するのに、どのネットワークの機能が最大の情報量を持っているかを理解するのに、相互情報量はどのように役立つのでしょうか。

決定木

データと決定木(ディシジョンツリー)モデルの構築がどのように共通のネットワークの問題の失敗を予測するのに使用されるのでしょうか。

自然言語処理

NLPは、当社のAIエンジンであるMarvisでどのように機能して、より効果的に問題を解決するのでしょうか。

強化学習機能

強化学習は、チャネルとRF電力設定を最適化するのにどのように役立つのでしょうか。

カスタマー