XAI(Explainable AI)

사용자, 디바이스, 애플리케이션, 클라우드의 확산과 네트워크 복잡성이 급증함에 따라 기존 접근 방식을 사용하여 네트워크를 운영하는 것이 불가능해지고 있습니다. 주니퍼가 NLP(Natural Language Processing)를 사용하여 며칠이 아닌 몇 분 이내에 네트워크 문제를 해결하는 방법을 알아보십시오.

결함이 있는 케이블은 시간이 오래 걸리는 매우 어려운 네트워킹 문제의 가장 좋은 예입니다. 주니퍼가 결정 트리 알고리즘을 사용하여 프레임 오류 및 단방향 트래픽과 같은 케이블 데이터를 분석하여 케이블이 최종 사용자 경험에 영향을 미칠 수 있는 낮은 품질을 나타내는지 확인하는 방법을 알아보십시오.

초기 계획에도 불구하고 Wi-Fi 성능은 사이트의 RF(Radio Frequency) 특성 변화로 인해 시간이 지남에 따라 달라질 수 있습니다. 주니퍼는 강화 학습을 통해 RF를 지능적이고 동적으로 실시간 최적화하여 가능한 최고의 Wi-Fi 커버리지, 용량 및 연결을 제공합니다.

네트워크 상태 및 동작에 대한 실행 가능한 심층적인 인사이트를 얻는 것은 어려울 수 있습니다. 주니퍼는 상호 정보 알고리즘을 사용하여 SLE(Service Level Expectation) 메트릭의 실패 또는 성공에 가장 큰 영향을 미치는 네트워크 기능이 어떤 것인지 결정할 수 있도록 지원합니다.

네트워크 지연, 대역폭 관리 및 연결 문제 해결은 Zoom 및 Microsoft Teams와 같은 애플리케이션에서 공통적으로 나타납니다. SHAP가 네트워크 관리에 사용되는 AI 모델에 대한 명확하고 해석 가능한 인사이트를 제공하여 IT 팀이 애플리케이션 경험을 향상하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보십시오.

네트워크 엔지니어, 기술자 및 NetOps 직원들은 일상적인 활동을 달성하기 위해 문서를 참조하는 경우가 많습니다. Marvis가 LLM 및 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 사용하여 네트워크 기술자가 필요로 하는 실행 가능한 정보를 신속하게 추출하는 방법에 대해 알아보십시오.

수십억 개의 데이터 포인트를 기반으로 훈련된 주니퍼의 LEM은 앱 성능을 예측하고 지연을 유발하는 문제와 같은 문제를 몇 초 이내에 식별합니다.

주니퍼의 가상 네트워크 어시스턴트인 Marvis가 NLP 및 LLM을 사용하여 AIOps를 향상하는 방법에 대해 알아보십시오.

주니퍼 Mist가 다양한 AI 및 머신러닝 기술을 사용하여 네트워크 성능을 최적화하고 사용자 경험을 향상하는 방법에 대해 알아보십시오.