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無線網絡戰略所需的6大AI要素

2017-12-11 08:35

如果沒有正確的無線網絡AI戰略，IT就無法滿足當前無線網絡用戶嚴格的需求。以下是這一戰略應該包含的六大技術要素。

一、收集數據的洞察力

正如所有最好的葡萄酒都是從葡萄開始一樣，任何有意義的AI解決方案都以大量高質量數據開始。人工智能通過數據收集和分析不斷獲得智能，其收集的數據越多，也變得更加智能。因此，能夠從每個設備實時收集Wi-Fi / BLE域中的數據，然后將這些信息發送到云端，AI算法可以立即對其進行分析，這一點至關重要。

二、語境服務

在無線網絡戰略中采用BLE和移動應用的企業還將從移動設備獲取數據，以提供高精度的位置服務，以實現語境服務。他們需要能夠聚合全局元數據。也就是說，不僅要收集數據，以洞悉特定客戶行為和位置信息；還要獲得設備類型、操作系統、應用等方面的見解和分析。這對基準和監測趨勢至關重要，并能及早發現宏觀問題，從而可以主動解決這些問題。

三、特定領域的設計意圖指標

無論是試圖構建一個能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫生診斷癌癥、抑或是協助IT管理員診斷無線問題的系統，人工智能解決方案都需要基于特定領域知識的標記數據將問題分解成可以用于訓練AI模型的小部分。這可以通過使用設計意圖指標來實現，該指標是用于分類和監控無線用戶體驗的結構化數據類別。

四、數據科學工具箱

在問題被分成特定領域的元數據塊之后，將會被引入機器學習和大數據領域。應該采用各種技術，如監督/無監督機器學習和神經網絡，進行數據分析并提供具體行動方案。

五、安全異常檢測

通過檢測網絡中每個級別的異常網絡活動，AI平臺可以準確檢測到已有威脅和初始威脅。此外，定位技術可用于準確定位意外或惡意的非法設備，并提供定位資源訪問。

六、虛擬無線助手

大多數人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時，會收到其他類似的電影或物品推薦，都會經歷協同過濾。除了推薦之外，協同過濾還可用于對大量數據進行分類，并將其應用于AI解決方案。

在無線網絡中，這種方法可以用來將所有的數據和分析轉化為有意義的方案或行動。與虛擬無線專家類似，有助于解決復雜的問題。

想象一下，虛擬無線助手將高質量數據、領域專長和語法（度量、分類、根源、關聯和排名等）相結合，能就如何避免相關問題提供預測性建議，并就如何解決現有問題提供具體行動方案。那是一個能夠學習無線網絡細微差別，并能回答類似“出了什么問題？”以及“為什么會這樣？”等問題的系統。AI讓這些都變成了現實。

由于人工智能（AI）的發展，各類企業都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網絡進行改造，實現簡單且具有成本效益的無線操作，實現能提供驚人的新型無線體驗的定位服務。

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