네트워킹의 진정한 AI

AI의 가장 순수한 정의는 인간 전문가와 함께 작업을 수행하는 소프트웨어라는 것입니다. AI의 하위 집합인 머신러닝(ML)은 알고리즘 세트를 통해 경험을 배우고 개선할 수 있는 능력을 제공합니다.

AI 기술이 모든 산업에 서서히 도입되고 있습니다. 네트워킹 업계에서 디바이스, 데이터 및 사람들이 늘어남에 따라 IT 인프라를 관리하는 것이 더 복잡해졌으며 많은 사람들은 이러한 문제를 해결하는 데 도움을 받기 위해 AI를 찾고 있습니다. AI 및 ML은 함께 성장하는 IT 네트워크의 복잡성을 조정하는 데 점점 더 중요한 역할을 합니다.

AI 및 ML을 통해 여정을 도와드리겠습니다. 높은 수준의 개요를 통해 네트워킹 업계에서 AI 의미를 탐구할 수 있습니다. 전문가와의 대화 및 다른 소스는 실제 애플리케이션 및 AI 비즈니스 혜택에 대한 통찰력을 제공합니다.

기술 시리즈에 대한 첫 번째 비디오에서 AI 플랫폼에서 사용하는 몇 가지 핵심 도구에 대해 배울 것입니다. 상호 정보, 의사 결정 트리, 심화 학습 및 장단기 메모리 순환 신경망(LSTM RNN).

상호 정보가 어떠한 네트워크 기능이 서비스 수준 기대치(SLE) 클라이언트 메트릭에서 실패 또는 성공을 예측하는 가장 많은 정보를 보유하고 있는지 이해하도록 지원하는 방법.

데이터 및 빌딩 의사 결정 트리 모델을 사용하여 일반적인 네트워킹 고장 문제를 예측하는 방법.

보다 효율적으로 문제를 해결하도록 지원하기 위해 NLP가 당사의 AI 엔진인 Marvis와 작동하는 방법.

심화 학습이 채널 및 RF 전력 설정을 최적화하는 데 도움이 되는 방법.