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Comment tirer parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les services Web
Comment tirer parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique dans les services Web
L'intégration de la technologie de l'intelligence artificielle dans divers produits a changé la donne, en particulier dans les systèmes de services réseau. La définition de l'intelligence artificielle s'est élargie pour inclure les heuristiques et les probabilités dans le code de programmation, ouvrant la voie à des capacités de traitement des données et de résolution de problèmes plus efficaces.
Le marché du machine learning (ML) est en plein essor à l'échelle mondiale. En 2022, sa valeur sera d'environ 19,2 milliards de dollars. Les experts prédisent que ce chiffre atteindra 225,91 milliards de dollars d’ici 2030. Cet article explore l'impact profond de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (ML) sur les services Web, révélant comment ils révolutionnent la façon dont nous traitons de grandes quantités de données. Au cours des dernières années, la technologie du machine learning a réalisé d’énormes avancées dans divers domaines, notamment dans le traitement des données. En utilisant des modèles d’apprentissage automatique, nous sommes en mesure d’extraire des informations utiles à partir de données à grande échelle et de faire des prédictions précises. Pour les fournisseurs de services réseau, l’application de la technologie d’apprentissage automatique améliorera considérablement la qualité de leur service. En collectant et en analysant d'énormes quantités de données utilisateur, les modèles d'apprentissage automatique peuvent identifier automatiquement les problèmes potentiels et exploiter l'efficacité de la gestion des données de l'IA. En substance, l'IA excelle dans la résolution de l'un des défis les plus importants auxquels est confrontée l'informatique : gérer efficacement de grandes quantités de données utilisateur. données. Grâce à la vitesse de calcul et aux algorithmes de classification, l’intelligence artificielle permet aux administrateurs réseau d’identifier et de résoudre rapidement les problèmes. Faisant partie de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique utilise les probabilités pour faciliter l'identification rapide des problèmes, portant ainsi les services réseau à des sommets sans précédent.
En 2021, la valeur de l'intelligence artificielle sur le marché mondial des télécommunications a atteint 1,2 milliard de dollars américains. Les experts prédisent qu’il augmentera considérablement d’ici 2031, pour atteindre le chiffre stupéfiant de 38,8 milliards de dollars. De 2022 à 2031, elle connaîtra une croissance étonnante de 41,4 % par an. Cela montre que la valeur de la technologie de l’intelligence artificielle dans le secteur des télécommunications est en constante augmentation et aura un impact significatif sur le marché.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique dans les services réseau : domaines clés
L'intelligence artificielle, notamment lorsqu'elle est combinée avec l'apprentissage automatique, est entrée dans les domaines clés suivants des services réseau :
1. Gestion du trafic
Selon des expériences, basées sur Machine. les outils d’apprentissage peuvent changer la donne dans la prévision des modèles de trafic réseau. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent améliorer les capacités de correspondance de modèles en exploitant la puissance des réseaux neuronaux et des algorithmes génétiques. Inspirés par le fonctionnement complexe des neurones biologiques, les réseaux neuronaux traitent les données et identifient les modèles cachés, leur permettant ainsi de prédire avec précision les tendances futures du trafic.
L'intelligence artificielle joue un rôle clé dans la gestion du trafic grâce à une surveillance continue et des ajustements progressifs pour une meilleure gestion du trafic. Par exemple, D-Link met en œuvre une gestion du trafic en temps réel basée sur un commutateur pour garantir un contrôle efficace du trafic réseau. Cisco, de son côté, a adopté une approche de sortie, en utilisant l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans son logiciel de surveillance réseau pour ses commutateurs Catalyst 9000. Cette approche est mieux adaptée aux solutions plus larges et à la planification complète de la capacité, ce qui en fait une option flexible pour les administrateurs réseau.
2. Surveillance des performances
Avec l'aide de l'intelligence artificielle, les administrateurs réseau peuvent définir des valeurs d'alarme de performances plus précises et acquérir une compréhension plus approfondie de l'efficacité du réseau. Tirant parti de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, des outils tiers tels que Cisco, Juniper et LogicMonitor permettent aux administrateurs réseau d'effectuer une analyse des causes profondes, augmentant ainsi les performances du réseau et améliorant l'analyse du trafic.
3. Planification des capacités
La planification des capacités est un autre aspect important des services réseau, et l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique ont un impact majeur. Les outils de planification de capacité basés sur l'IA gèrent efficacement les simulations de trafic et les attentes en matière de performances des commutateurs pour garantir des performances réseau optimales, même pendant les périodes de forte demande.
4. Surveillance de la sécurité
L'un des domaines les plus critiques dans lesquels l'intelligence artificielle brille dans les services réseau est la surveillance de la sécurité. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique deviennent de plus en plus importants dans la cybersécurité pour détecter et répondre aux menaces en ligne. Les adversaires utilisent également l’IA, c’est pourquoi les entreprises doivent utiliser l’IA pour se protéger. Les entreprises qui n’utilisent pas l’intelligence artificielle en matière de cybersécurité peuvent être confrontées à des risques accrus et à des impacts négatifs. L'intelligence artificielle peut aider les organisations à mieux faire face à divers risques, à identifier les problèmes plus rapidement et à s'adapter aux changements du monde numérique.
L'IA améliore la gestion des informations et des événements de sécurité (SIEM) en détectant les modèles d'activité malveillante dans les fichiers journaux, permettant une réponse rapide aux menaces potentielles. L'analyse du comportement des utilisateurs et des entités (UEBA) est un puissant outil basé sur l'intelligence artificielle, largement utilisé dans la sécurité des réseaux, en particulier dans les systèmes de détection d'intrusion (IDS) et les systèmes antivirus de nouvelle génération (NGAV). UEBA élimine les faux positifs dans les systèmes de prévention des intrusions (IPS), augmentant ainsi considérablement leur efficacité. De plus, les systèmes antivirus de nouvelle génération utilisent UEBA comme base de référence pour identifier les virus dès leur première apparition sur un système protégé.
5. Planification et optimisation du réseau basées sur l'IA
Les processus d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique deviennent de plus en plus un élément indispensable des puissants outils de service réseau. Ces technologies jouent un rôle clé dans la création de réseaux virtuels et l'identification des goulots d'étranglement potentiels, contribuant ainsi au succès global des activités de services réseau. La mise en œuvre par ML de l’analyse des tendances et du suivi du trafic améliore encore la capacité des ingénieurs à optimiser les performances du réseau.
6. Analyse avancée : révéler des informations pour des décisions intelligentes
L'intégration de l'apprentissage automatique dans l'analyse de réseau ouvre un trésor de possibilités. Les analyses basées sur l'apprentissage automatique fournissent des informations approfondies sur les tendances du trafic, permettant aux administrateurs réseau et aux concepteurs de prendre des décisions éclairées. Comprendre comment l'utilisation du réseau évolue au fil du temps vous permet de prendre des mesures proactives lors de la conception d'un réseau efficace et robuste.
En analysant les données historiques, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent identifier des modèles et des tendances récurrentes. Ces connaissances permettent de prédire les besoins du réseau, d'optimiser l'allocation des ressources et de planifier la croissance future.
7. Surveillance améliorée de la santé : créez une maintenance proactive du réseau
La gestion de la santé basée sur l'apprentissage automatique est similaire à un médecin de garde en ligne 24h/24 et 7j/7. En surveillant en permanence les composants du réseau et les mesures de performances, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent détecter les premiers signes de défaillance des composants et prédire les problèmes potentiels avant qu'ils ne dégénèrent en pannes catastrophiques.
Cette approche proactive de la santé du réseau réduit considérablement les temps d’arrêt et les coûts de maintenance. Les composants réseau critiques peuvent être remplacés ou réparés avant de compromettre l’ensemble du réseau. Avec l’apprentissage automatique comme force directrice, la fiabilité et la disponibilité du réseau atteignent des niveaux sans précédent, améliorant ainsi la continuité des activités et la satisfaction des utilisateurs.
Résumé
La convergence de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique a révolutionné les services réseau, offrant aux administrateurs réseau une efficacité inégalée en matière de traitement des données, de résolution de problèmes et d'optimisation du trafic. Le pouvoir transformateur de l’intelligence artificielle remodèle le paysage des services réseau, depuis la gestion du trafic et la surveillance des performances jusqu’à la planification des capacités et la sécurité. L’adoption de ces technologies de pointe conduira sans aucun doute à une infrastructure réseau plus solide et plus sécurisée pour les organisations du monde entier.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
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Une nouvelle ère de développement front-end VSCode : 12 assistants de code IA hautement recommandés
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Dans le monde du développement front-end, VSCode est devenu l'outil de choix pour d'innombrables développeurs grâce à ses fonctions puissantes et son riche écosystème de plug-ins. Ces dernières années, avec le développement rapide de la technologie de l'intelligence artificielle, des assistants de code IA sur VSCode ont vu le jour, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Les assistants de code IA sur VSCode ont poussé comme des champignons après la pluie, améliorant considérablement l'efficacité du codage des développeurs. Il utilise la technologie de l'intelligence artificielle pour analyser intelligemment le code et fournir une complétion précise du code, une correction automatique des erreurs, une vérification grammaticale et d'autres fonctions, ce qui réduit considérablement les erreurs des développeurs et le travail manuel fastidieux pendant le processus de codage. Aujourd'hui, je recommanderai 12 assistants de code d'IA de développement frontal VSCode pour vous aider dans votre parcours de programmation.
