Explainable AI (XAI)

Met de toename aan gebruikers, apparaten, applicaties en cloud en de groeiende netwerkcomplexiteit wordt het onmogelijk om netwerken te beheren met behulp van traditionele benaderingen. Ontdek hoe Juniper natuurlijke taalverwerking (NLP, Natural Language Processing) gebruikt om netwerkproblemen in enkele minuten in plaats van dagen op te lossen.

Een defecte kabel is een uitstekend voorbeeld van een tijdrovend en lastig op te sporen netwerkprobleem. Ontdek hoe Juniper beslissingsboomalgoritmen gebruikt om kabelgegevens zoals kaderfouten en eenrichtingsverkeer te analyseren om vast te stellen of een kabel van slechte kwaliteit is en daarom waarschijnlijk de ervaringen van eindgebruikers beïnvloedt.

Ondanks de aanvankelijke planning veranderen wifiprestaties in de loop van de tijd door verschuivingen in de RF-kenmerken van een locatie. Juniper gebruikt reinforcement learning om RF op intelligente en dynamische wijze in real time te optimaliseren voor de best mogelijke wifidekking, -capaciteit en -connectiviteit.

Het kan een uitdaging zijn om diepe, bruikbare inzichten te krijgen over de status en het gedrag van een netwerk. Juniper gebruikt het wederzijdse informatie-algoritme om vast te stellen welke netwerkfuncties de meeste impact hebben op het falen of het succes van uw gegevens inzake de servicelevelverwachting (SLE's).

Netwerklatentie, bandbreedtebeheer en het oplossen van verbindingsproblemen zijn vaak aanwezig bij applicaties zoals Zoom en Microsoft Teams. Ontdek hoe SHAP ondersteuning biedt aan IT-teams om applicatie-ervaringen te verbeteren door heldere, begrijpelijke inzichten te leveren in de AI-modellen die worden gebruikt voor netwerkbeheer.

Netwerkingenieurs, architecten en NetOps-mensen moeten vaak documentatie raadplegen om hun dagelijkse activiteiten te kunnen afronden. Ontdek hoe Marvis LLM's en Retrieval Augmented Generation (RAG) gebruikt om snel bruikbare informatie te extraheren die netwerktechnici nodig hebben. 

Ontdek hoe het Large Experience Model (LEM) van Juniper miljarden datapunten gebruikt om prestatieproblemen op applicaties zoals Zoom of Teams bijna onmiddellijk te voorspellen.

Ontdek hoe Marvis, de virtuele netwerkassistent van Juniper, technieken zoals RAG gebruikt om nauwkeurigheid en relevantie te garanderen door nieuwe informatie uit externe bronnen te integreren. 

Ontdek hoe Juniper Mist verschillende AI- en machine learning-technieken gebruikt om netwerkprestaties te optimaliseren en gebruikerservaringen te verbeteren.