IA real para redes

Domine la complejidad de su red creciente de TI.

Lo entendemos. Todo el mundo está hablando de la IA.

Ignore el ruido de la IA.

La definición más pura de la IA es un software que realiza una tarea comparable a como la haría un ser humano. El aprendizaje automático (ML) es un subconjunto de la IA que proporciona una habilidad a través de un conjunto de algoritmos para aprender y mejorar de la experiencia.

La tecnología de la IA está entrando en cada industria. En la industria de las redes, la proliferación de dispositivos, datos y personas ha hecho que la infraestructura de TI sea más compleja que nunca para administrar, con muchos que recurren a la IA en busca de ayuda. Juntos, la IA y el ML desempeñan un papel cada vez más fundamental para dominar la complejidad para el crecimiento de las redes de TI.

Permítanos ayudarle en su viaje por la IA y el ML. Nuestras descripciones generales de alto nivel exploran el significado de la IA en la industria de redes. Nuestras conversaciones con expertos y otros recursos proporcionan una visión interna de aplicaciones de la vida real y beneficios empresariales de la IA.

Serie técnica de Whiteboard: Descripción general de IA

En el primer video de nuestra serie técnica, aprenderá acerca de algunas de las herramientas nucleares que utilizamos en nuestra plataforma de IA: información mutua, árboles de decisión, aprendizaje de refuerzo y red neuronal recurrente (RNN) de la memoria a corto y largo plazo (LSTM).

Haga un viaje por la IA.

Explore con facilidad los conceptos básicos de la IA antes de entrar en temas más avanzados.

Obtenga información sobre algunos de los modelos de la ciencia de datos que unen a la IA.

Vea cómo llevamos la IA a las redes con resultados reales.

Los expertos de la industria sopesan la ética y el sesgo de la IA, lo que la IA significa para el futuro de algunos empleos y más.

Explore nuestra serie técnica Whiteboard.

Vea otros videos de la serie técnica de IA Whiteboard.

Información mutua

Cómo la información mutua le ayuda a entender cuáles son las características de la red que tienen más información para predecir el fracaso o el éxito de las métricas de cliente de las expectativas de nivel de servicio (SLE).

Árboles de decisión

Cómo se utilizan los datos y el desarrollo de modelos de árboles de decisiones para predecir los fallos de los problemas comunes de las redes.

Procesamiento del lenguaje natural

Cómo PLN trabaja con Marvis, nuestro motor de IA, para ayudarle a resolver los problemas de manera más efectiva.

Aprendizaje de refuerzo

Cómo el aprendizaje de refuerzo ayuda a optimizar la configuración energética del canal y RF.

Clientes