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So nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Webdiensten
So nutzen Sie künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Webdiensten
Die Integration künstlicher Intelligenztechnologie in verschiedene Produkte hat sich zu einem Game Changer entwickelt, insbesondere bei Netzwerkdienstsystemen. Die Definition von künstlicher Intelligenz wurde um Heuristiken und Wahrscheinlichkeiten im Programmiercode erweitert und ebnet so den Weg für effizientere Datenverarbeitungs- und Problemlösungsfunktionen.
Der Markt für maschinelles Lernen (ML) boomt weltweit. Im Jahr 2022 wird es etwa 19,2 Milliarden US-Dollar wert sein. Experten gehen davon aus, dass diese Zahl bis 2030 auf 225,91 Milliarden US-Dollar ansteigen wird. Dieser Artikel befasst sich mit den tiefgreifenden Auswirkungen von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen (ML) auf Webdienste und zeigt, wie sie die Art und Weise, wie wir große Datenmengen verarbeiten, revolutionieren. In den letzten Jahren hat die Technologie des maschinellen Lernens in verschiedenen Bereichen, insbesondere in der Datenverarbeitung, große Durchbrüche erzielt. Durch den Einsatz von Modellen des maschinellen Lernens sind wir in der Lage, nützliche Informationen aus großen Datenmengen zu extrahieren und genaue Vorhersagen zu treffen. Für Netzwerkdienstanbieter wird der Einsatz maschineller Lerntechnologie ihre Servicequalität erheblich verbessern. Durch das Sammeln und Analysieren riesiger Mengen an Benutzerdaten können maschinelle Lernmodelle automatisch potenzielle Probleme identifizieren und die „Datenverwaltungseffizienzen von KI“ nutzen. Im Wesentlichen ist KI hervorragend darin, eine der größten Herausforderungen für die IT zu lösen: große Mengen effizient zu verwalten Daten. Durch Rechengeschwindigkeit und Klassifizierungsalgorithmen ermöglicht künstliche Intelligenz Netzwerkadministratoren, Probleme schnell zu erkennen und zu lösen. Als Teil der künstlichen Intelligenz nutzt maschinelles Lernen Wahrscheinlichkeiten, um eine schnelle Identifizierung von Problemen zu ermöglichen und Netzwerkdienste auf ein beispielloses Niveau zu bringen.
Im Jahr 2021 erreichte der Wert der künstlichen Intelligenz auf dem globalen Telekommunikationsmarkt 1,2 Milliarden US-Dollar. Experten gehen davon aus, dass es bis 2031 deutlich wachsen und die unglaubliche Summe von 38,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Von 2022 bis 2031 wird es um erstaunliche 41,4 % pro Jahr wachsen. Dies zeigt, dass der Wert der Technologie der künstlichen Intelligenz in der Telekommunikationsbranche stetig steigt und erhebliche Auswirkungen auf den Markt haben wird.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in Netzwerkdiensten: Schlüsselbereiche
Künstliche Intelligenz hat, insbesondere in Kombination mit maschinellem Lernen, Einzug in die folgenden Schlüsselbereiche von Netzwerkdiensten gehalten:
1. Verkehrsmanagement
Laut Experimenten, basierend auf Machine Lerntools können bei der Vorhersage von Netzwerkverkehrsmustern eine entscheidende Rolle spielen. Algorithmen für maschinelles Lernen können die Mustervergleichsfähigkeiten verbessern, indem sie die Leistungsfähigkeit neuronaler Netze und genetischer Algorithmen nutzen. Inspiriert durch die komplexe Funktionsweise biologischer Neuronen verarbeiten neuronale Netze Daten und identifizieren verborgene Muster, sodass sie zukünftige Verkehrstrends genau vorhersagen können.
Künstliche Intelligenz spielt eine Schlüsselrolle im Verkehrsmanagement durch kontinuierliche Überwachung und schrittweise Anpassungen für eine bessere Verkehrsgestaltung. D-Link implementiert beispielsweise ein Switch-basiertes Echtzeit-Verkehrsmanagement, um eine effiziente Kontrolle des Netzwerkverkehrs zu gewährleisten. Cisco hingegen hat einen Outflow-Ansatz gewählt und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen in seiner Netzwerküberwachungssoftware für seine Catalyst 9000-Switches eingesetzt. Dieser Ansatz eignet sich besser für umfassendere Lösungen und eine vollständige Kapazitätsplanung und ist somit eine flexible Option für Netzwerkadministratoren.
2. Leistungsüberwachung
Mit Hilfe künstlicher Intelligenz können Netzwerkadministratoren genauere Leistungsalarmwerte festlegen und ein tieferes Verständnis der Netzwerkeffizienz erlangen. Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen ermöglichen Tools von Drittanbietern wie Cisco, Juniper und LogicMonitor Netzwerkadministratoren die Durchführung von Ursachenanalysen, wodurch die Netzwerkleistung gesteigert und die Verkehrsanalyse verbessert wird.
3. Kapazitätsplanung
Kapazitätsplanung ist ein weiterer wichtiger Aspekt von Netzwerkdiensten, und künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen haben einen großen Einfluss. KI-gestützte Kapazitätsplanungstools verarbeiten Verkehrssimulationen und Switch-Leistungserwartungen effizient, um auch in Zeiten hoher Nachfrage eine optimale Netzwerkleistung sicherzustellen.
4. Sicherheitsüberwachung
Einer der kritischsten Bereiche, in denen künstliche Intelligenz bei Netzwerkdiensten glänzt, ist die Sicherheitsüberwachung. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in der Cybersicherheit immer wichtiger, um Online-Bedrohungen zu erkennen und darauf zu reagieren. Auch Gegner nutzen KI, weshalb Unternehmen KI nutzen müssen, um sich zu schützen. Unternehmen, die keine künstliche Intelligenz in der Cybersicherheit einsetzen, können mit erhöhten Risiken und negativen Auswirkungen konfrontiert sein. Künstliche Intelligenz kann Unternehmen dabei helfen, besser mit verschiedenen Risiken umzugehen, Probleme schneller zu erkennen und sich an Veränderungen in der digitalen Welt anzupassen.
KI verbessert das Sicherheitsinformations- und Ereignismanagement (SIEM), indem es Muster bösartiger Aktivitäten in Protokolldateien erkennt und so eine schnelle Reaktion auf potenzielle Bedrohungen ermöglicht. Die Benutzer- und Entitätsverhaltensanalyse (UEBA) ist ein leistungsstarkes, auf künstlicher Intelligenz basierendes Tool, das in der Netzwerksicherheit weit verbreitet ist, insbesondere bei Intrusion-Detection-Systemen (IDS) und Antivirensystemen der nächsten Generation (NGAV). UEBA eliminiert Fehlalarme in Intrusion-Prevention-Systemen (IPS) und erhöht so deren Wirksamkeit erheblich. Darüber hinaus nutzen Antivirensysteme der nächsten Generation UEBA als Basis, um Viren zu identifizieren, wenn sie zum ersten Mal auf einem geschützten System auftreten.
5. KI-gesteuerte Netzwerkplanung und -optimierung
Künstliche Intelligenz und maschinelle Lernverfahren werden zunehmend zu einem unverzichtbaren Bestandteil leistungsstarker Netzwerk-Service-Tools. Diese Technologien spielen eine Schlüsselrolle bei der Erstellung virtueller Netzwerke und der Identifizierung potenzieller Engpässe und tragen zum Gesamterfolg der Netzwerkdienstleistungsaktivitäten bei. Die Implementierung von Trendanalyse und Verkehrsverfolgung durch ML verbessert die Fähigkeit der Ingenieure, die Netzwerkleistung zu optimieren.
6. Advanced Analytics: Erkenntnisse für intelligente Entscheidungen aufdecken
Die Einbindung von maschinellem Lernen in die Netzwerkanalyse eröffnet eine Fülle an Möglichkeiten. Auf maschinellem Lernen basierende Analysen bieten tiefe Einblicke in Verkehrstrends und ermöglichen es Netzwerkadministratoren und -designern, fundierte Entscheidungen zu treffen. Wenn Sie verstehen, wie sich die Netzwerknutzung im Laufe der Zeit ändert, können Sie proaktive Maßnahmen beim Entwurf eines effizienten und robusten Netzwerks ergreifen.
Durch die Analyse historischer Daten können maschinelle Lernalgorithmen Muster und wiederkehrende Trends erkennen. Dieses Wissen hilft dabei, den Netzwerkbedarf vorherzusagen, die Ressourcenzuteilung zu optimieren und zukünftiges Wachstum zu planen.
7. Verbesserte Gesundheitsüberwachung: Erstellen Sie eine proaktive Netzwerkwartung.
Das durch maschinelles Lernen gesteuerte Gesundheitsmanagement ähnelt einem 24/7-Online-Arzt auf Abruf. Durch die kontinuierliche Überwachung von Netzwerkkomponenten und Leistungsmetriken können maschinelle Lernalgorithmen frühe Anzeichen von Komponentenausfällen erkennen und potenzielle Probleme vorhersagen, bevor sie zu katastrophalen Ausfällen eskalieren.
Dieser proaktive Ansatz für den Netzwerkzustand reduziert Ausfallzeiten und Wartungskosten erheblich. Kritische Netzwerkkomponenten können ausgetauscht oder repariert werden, bevor das gesamte Netzwerk gefährdet wird. Mit maschinellem Lernen als treibender Kraft erreichen Netzwerkzuverlässigkeit und Betriebszeit ein beispielloses Niveau und verbessern so die Geschäftskontinuität und die Benutzerzufriedenheit.
Zusammenfassung
Die Konvergenz von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen hat Netzwerkdienste revolutioniert und Netzwerkadministratoren beispiellose Effizienz bei der Datenverarbeitung, Problemlösung und Verkehrsoptimierung geboten. Die transformative Kraft der künstlichen Intelligenz verändert die Netzwerkdienstlandschaft, vom Verkehrsmanagement und der Leistungsüberwachung bis hin zur Kapazitätsplanung und Sicherheit. Die Einführung dieser Spitzentechnologien wird zweifellos zu einer stärkeren und sichereren Netzwerkinfrastruktur für Unternehmen auf der ganzen Welt führen.
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Bytedance Cutting führt SVIP-Supermitgliedschaft ein: 499 Yuan für ein fortlaufendes Jahresabonnement, das eine Vielzahl von KI-Funktionen bietet
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Diese Seite berichtete am 27. Juni, dass Jianying eine von FaceMeng Technology, einer Tochtergesellschaft von ByteDance, entwickelte Videobearbeitungssoftware ist, die auf der Douyin-Plattform basiert und grundsätzlich kurze Videoinhalte für Benutzer der Plattform produziert Windows, MacOS und andere Betriebssysteme. Jianying kündigte offiziell die Aktualisierung seines Mitgliedschaftssystems an und führte ein neues SVIP ein, das eine Vielzahl von KI-Schwarztechnologien umfasst, wie z. B. intelligente Übersetzung, intelligente Hervorhebung, intelligente Verpackung, digitale menschliche Synthese usw. Preislich beträgt die monatliche Gebühr für das Clipping von SVIP 79 Yuan, die Jahresgebühr 599 Yuan (Hinweis auf dieser Website: entspricht 49,9 Yuan pro Monat), das fortlaufende Monatsabonnement beträgt 59 Yuan pro Monat und das fortlaufende Jahresabonnement beträgt 499 Yuan pro Jahr (entspricht 41,6 Yuan pro Monat). Darüber hinaus erklärte der Cut-Beamte auch, dass diejenigen, die den ursprünglichen VIP abonniert haben, das Benutzererlebnis verbessern sollen
Kontexterweiterter KI-Codierungsassistent mit Rag und Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Verbessern Sie die Produktivität, Effizienz und Genauigkeit der Entwickler, indem Sie eine abrufgestützte Generierung und ein semantisches Gedächtnis in KI-Codierungsassistenten integrieren. Übersetzt aus EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, Autor JanakiramMSV. Obwohl grundlegende KI-Programmierassistenten natürlich hilfreich sind, können sie oft nicht die relevantesten und korrektesten Codevorschläge liefern, da sie auf einem allgemeinen Verständnis der Softwaresprache und den gängigsten Mustern beim Schreiben von Software basieren. Der von diesen Coding-Assistenten generierte Code eignet sich zur Lösung der von ihnen zu lösenden Probleme, entspricht jedoch häufig nicht den Coding-Standards, -Konventionen und -Stilen der einzelnen Teams. Dabei entstehen häufig Vorschläge, die geändert oder verfeinert werden müssen, damit der Code in die Anwendung übernommen wird
Sieben coole technische Interviewfragen für GenAI und LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Um mehr über AIGC zu erfahren, besuchen Sie bitte: 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou unterscheidet sich von der traditionellen Fragendatenbank, die überall im Internet zu sehen ist erfordert einen Blick über den Tellerrand hinaus. Large Language Models (LLMs) gewinnen in den Bereichen Datenwissenschaft, generative künstliche Intelligenz (GenAI) und künstliche Intelligenz zunehmend an Bedeutung. Diese komplexen Algorithmen verbessern die menschlichen Fähigkeiten, treiben Effizienz und Innovation in vielen Branchen voran und werden zum Schlüssel für Unternehmen, um wettbewerbsfähig zu bleiben. LLM hat ein breites Anwendungsspektrum und kann in Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache, der Textgenerierung, der Spracherkennung und Empfehlungssystemen eingesetzt werden. Durch das Lernen aus großen Datenmengen ist LLM in der Lage, Text zu generieren
Kann LLM durch Feinabstimmung wirklich neue Dinge lernen: Die Einführung neuen Wissens kann dazu führen, dass das Modell mehr Halluzinationen hervorruft
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Large Language Models (LLMs) werden auf riesigen Textdatenbanken trainiert und erwerben dort große Mengen an realem Wissen. Dieses Wissen wird in ihre Parameter eingebettet und kann dann bei Bedarf genutzt werden. Das Wissen über diese Modelle wird am Ende der Ausbildung „verdinglicht“. Am Ende des Vortrainings hört das Modell tatsächlich auf zu lernen. Richten Sie das Modell aus oder verfeinern Sie es, um zu erfahren, wie Sie dieses Wissen nutzen und natürlicher auf Benutzerfragen reagieren können. Aber manchmal reicht Modellwissen nicht aus, und obwohl das Modell über RAG auf externe Inhalte zugreifen kann, wird es als vorteilhaft angesehen, das Modell durch Feinabstimmung an neue Domänen anzupassen. Diese Feinabstimmung erfolgt mithilfe von Eingaben menschlicher Annotatoren oder anderer LLM-Kreationen, wobei das Modell auf zusätzliches Wissen aus der realen Welt trifft und dieses integriert
Um ein neues wissenschaftliches und komplexes Frage-Antwort-Benchmark- und Bewertungssystem für große Modelle bereitzustellen, haben UNSW, Argonne, die University of Chicago und andere Institutionen gemeinsam das SciQAG-Framework eingeführt
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
Herausgeber | Der Frage-Antwort-Datensatz (QA) von ScienceAI spielt eine entscheidende Rolle bei der Förderung der Forschung zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP). Hochwertige QS-Datensätze können nicht nur zur Feinabstimmung von Modellen verwendet werden, sondern auch effektiv die Fähigkeiten großer Sprachmodelle (LLMs) bewerten, insbesondere die Fähigkeit, wissenschaftliche Erkenntnisse zu verstehen und zu begründen. Obwohl es derzeit viele wissenschaftliche QS-Datensätze aus den Bereichen Medizin, Chemie, Biologie und anderen Bereichen gibt, weisen diese Datensätze immer noch einige Mängel auf. Erstens ist das Datenformular relativ einfach, die meisten davon sind Multiple-Choice-Fragen. Sie sind leicht auszuwerten, schränken jedoch den Antwortauswahlbereich des Modells ein und können die Fähigkeit des Modells zur Beantwortung wissenschaftlicher Fragen nicht vollständig testen. Im Gegensatz dazu offene Fragen und Antworten
Fünf Schulen des maschinellen Lernens, die Sie nicht kennen
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Zweig der künstlichen Intelligenz, der Computern die Möglichkeit gibt, aus Daten zu lernen und ihre Fähigkeiten zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden. Maschinelles Lernen hat ein breites Anwendungsspektrum in verschiedenen Bereichen, von der Bilderkennung und der Verarbeitung natürlicher Sprache bis hin zu Empfehlungssystemen und Betrugserkennung, und es verändert unsere Lebensweise. Im Bereich des maschinellen Lernens gibt es viele verschiedene Methoden und Theorien, von denen die fünf einflussreichsten Methoden als „Fünf Schulen des maschinellen Lernens“ bezeichnet werden. Die fünf Hauptschulen sind die symbolische Schule, die konnektionistische Schule, die evolutionäre Schule, die Bayes'sche Schule und die Analogieschule. 1. Der Symbolismus, auch Symbolismus genannt, betont die Verwendung von Symbolen zum logischen Denken und zum Ausdruck von Wissen. Diese Denkrichtung glaubt, dass Lernen ein Prozess der umgekehrten Schlussfolgerung durch das Vorhandene ist
SOTA Performance, eine multimodale KI-Methode zur Vorhersage der Protein-Ligand-Affinität in Xiamen, kombiniert erstmals molekulare Oberflächeninformationen
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Herausgeber |. KX Im Bereich der Arzneimittelforschung und -entwicklung ist die genaue und effektive Vorhersage der Bindungsaffinität von Proteinen und Liganden für das Arzneimittelscreening und die Arzneimitteloptimierung von entscheidender Bedeutung. Aktuelle Studien berücksichtigen jedoch nicht die wichtige Rolle molekularer Oberflächeninformationen bei Protein-Ligand-Wechselwirkungen. Auf dieser Grundlage schlugen Forscher der Universität Xiamen ein neuartiges Framework zur multimodalen Merkmalsextraktion (MFE) vor, das erstmals Informationen über Proteinoberfläche, 3D-Struktur und -Sequenz kombiniert und einen Kreuzaufmerksamkeitsmechanismus verwendet, um verschiedene Modalitäten zu vergleichen Ausrichtung. Experimentelle Ergebnisse zeigen, dass diese Methode bei der Vorhersage von Protein-Ligand-Bindungsaffinitäten Spitzenleistungen erbringt. Darüber hinaus belegen Ablationsstudien die Wirksamkeit und Notwendigkeit der Proteinoberflächeninformation und der multimodalen Merkmalsausrichtung innerhalb dieses Rahmens. Verwandte Forschungen beginnen mit „S
GlobalFoundries erschließt Märkte wie KI und erwirbt die Galliumnitrid-Technologie von Tagore Technology und zugehörige Teams
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Laut Nachrichten dieser Website vom 5. Juli veröffentlichte GlobalFoundries am 1. Juli dieses Jahres eine Pressemitteilung, in der die Übernahme der Power-Galliumnitrid (GaN)-Technologie und des Portfolios an geistigem Eigentum von Tagore Technology angekündigt wurde, in der Hoffnung, seinen Marktanteil in den Bereichen Automobile und Internet auszubauen Anwendungsbereiche für Rechenzentren mit künstlicher Intelligenz, um höhere Effizienz und bessere Leistung zu erforschen. Da sich Technologien wie generative künstliche Intelligenz (GenerativeAI) in der digitalen Welt weiterentwickeln, ist Galliumnitrid (GaN) zu einer Schlüssellösung für nachhaltiges und effizientes Energiemanagement, insbesondere in Rechenzentren, geworden. Auf dieser Website wurde die offizielle Ankündigung zitiert, dass sich das Ingenieurteam von Tagore Technology im Rahmen dieser Übernahme mit GF zusammenschließen wird, um die Galliumnitrid-Technologie weiterzuentwickeln. G
