AIの裏側をご紹介：AIがどのようにWi‑Fiの問題を事前に見つけて修正するかをデータサイエンティストが解説

厳しい課題が突きつけられている今日のテクノロジー状況の中で、AIは、エンドユーザーのエクスペリエンスを可視化し、ネットワークに発生する見つけにくい問題を解決するための鍵となります。しかし、すべてのAIが同じように構築されているわけではありません。 

情報に基づいた意思決定、リスク削減、ユーザーによる導入の増加、適切なガバナンス、迅速なシステム改善など、AIから十分なメリットを得るには、AIの決定を完全に理解して信頼することが重要です。従来のAIの問題は、意思決定を処理するそのアルゴリズムをITチームが把握できないことです。AIの意思決定プロセスを追跡し、理解するためには、説明可能なAI（XAI）が必要です。   

ジュニパーのデータサイエンティストとServiceNowによるオンラインセミナーに参加して、従来のブラックボックスAIと真に説明可能なAIの違いをご確認ください。ユーザーエクスペリエンスが詳細にわかるように、Juniper MistのいくつかのAI機能を例に挙げて機械アルゴリズムの仕組みを科学的に説明しています。また、以下の方法についても理解することができます。 

  • AIがどのようにして、ネットワークとネットワーク運用に良い影響を及ぼすという成果を達成するかを知ることで、AIの機能に対する信頼を高める 
  • ユーザーが無線接続を行う際の認証異常などの問題について、ユーザーがリアルタイムのインサイトを得てWi-Fiエクスペリエンスを強化する 
  • AIが問題を事前に特定して解決し、最高のユーザーエクスペリエンスを提供する 
  • 説明可能性をツールとして使用することで、自信を持ってネットワークベンダーのAI製品を評価する 

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