Học máy: Những điều bạn cần biết

Mạng ngày càng lớn và phức tạp đến mức con người không thể quản lý chúng đúng cách. Các mạng lưới phải học cách chăm sóc bản thân.

Dưới đây là một lộ trình phát triển cho AI và các mạng tự trị:

Machine Learning Banner Web Icon Set, Ai, Data Mining, Algorithm, Algorithm, Neural Network, Deep Learning And Autonomous. Minimal Vector Infographic Concept.

Học máy là gì? 

Học máy là cách nghiên cứu dữ liệu để phát hiện các mẫu hoặc bằng cách áp dụng các quy tắc đã biết để:

  • Phân loại hoặc lập danh mục các sự kiện

  • Dự đoán các kết quả có thể xảy ra dựa trên việc xác định các mẫu

  • Xác định các mẫu không xác định

  • Phát hiện các hành vi không mong muốn

Máy tính học bằng cách sử dụng các thuật toán. Khi các phản hồi hoặc thay đổi quan sát được cung cấp cho máy tính để phân tích, hiệu suất được cải thiện, do đó tăng “trí thông minh” theo thời gian.

 

Trong mạng, học máy có thể cung cấp:

Bảo trì Chủ động – Sử dụng dữ liệu lịch sử và truyền trực tuyến để phát hiện khi thiết bị hoạt động dưới mức hiệu quả tối ưu hoặc có nguy cơ hỏng hóc.

Phát hiện gian lận – Xác định những kẻ gian lận tiềm năng trong

Tối ưu hóa tài nguyên theo thời gian thực – Chủ động theo dõi và phân phối lại tài nguyên mạng trong thời gian thực dựa trên các mẫu lưu lượng thay đổi

Học máy có thể được áp dụng theo một số cách: 

Giám sát: Máy tính được dạy bằng ví dụ về đầu vào và đầu ra mong muốn. Sau đó, logic có thể được áp dụng cho các tình huống tương tự. Điều này đòi hỏi việc xác định lỗi phần tử mạng sắp xảy ra dựa trên các hoạt động hiện tại và lịch sử.

Bán giám sát – Máy tính được cung cấp câu trả lời nhưng cũng có thêm dữ liệu. Máy tính có thể ngoại suy và áp dụng những gì nó đã học vào dữ liệu còn lại. Điều này được sử dụng khi cần nhập một lượng lớn dữ liệu chẳng hạn như lưu lượng và mẫu.

Không được giám sát– Máy tính nghiên cứu dữ liệu để xác định các mẫu và khi quan sát nhiều dữ liệu hơn, kết quả đầu ra sẽ được tinh chỉnh. Điều này được sử dụng để phát hiện hoặc xâm nhập bất thường và nó có thể phát hiện hành vi không mong muốn, cho dù được tạo ra bên trong hay bên ngoài.

Máy học trong mạng có thể được kết hợp với các công cụ quy tắc công việc phức tạp để tự động hóa các quyết định và hành động nhất định nếu người vận hành sẵn sàng từ bỏ một số quyền kiểm soát để đạt được lợi ích của MTTR nhanh hơn.

Giờ đây, Học máy có thể được triển khai trong mạng của bạn và tăng cường khả năng hiện có của bạn để cung cấp Chất lượng mạng tốt hơn cho khách hàng của bạn. Liên hệ với chúng tôi ngay hôm nay để tìm hiểu thêm: 024-3513 1399 hoặc qua email tại sales@pama.com.vn

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *