可解释的人工智能

随着用户、设备、应用和云的激增，再加上网络的日益复杂，使用传统的方法来运维网络已经变得不可能。了解瞻博网络如何利用自然语言处理 (NLP) 在几分钟内解决网络问题，再不用花费数天。

有故障的电缆是大海捞针式网络问题的一个典型费时示例。了解瞻博网络如何利用决策树算法来分析电缆数据（如帧错误和单向流量），以确定电缆是否存在可能影响最终用户体验的质量问题。

尽管存在原始规划，但由于站点的 RF（射频）特性会发生变化，Wi-Fi 的性能也会随着时间的推移而改变。瞻博网络利用强化学习来智能、动态地实时优化射频，以实现最佳的 Wi-Fi 覆盖范围、容量和连接性。

要获得关于网络状态和行为的深度可操作见解，可能很有挑战性。瞻博网络利用交互信息算法，帮助您确定哪些网络功能对是否符合服务级别预期 (SLE) 影响最大。

网络延迟、带宽管理和连接问题排故在 Zoom 和 Microsoft Teams 等应用中很常见。了解 SHAP 如何通过提供用于网络管理的 AI 模型的清晰可解释洞察，帮助 IT 团队改善应用体验。

网络工程师、架构师和 NetOps 人员必须经常查阅文档，才能完成日常活动。了解 Marvis 如何利用 LLM 和检索增强生成 (RAG) 快速提取网络技术人员所需的可操作信息。 

了解瞻博网络大型体验模型 (LEM) 如何利用数十亿数据点，几乎即时预测 Zoom 或 Teams 等应用的性能问题。

了解瞻博网络虚拟网络助手 Marvis 如何利用 RAG 等技术，通过整合来自外部源的新信息来确保准确性和相关性。 

了解瞻博网络 Mist 如何利用各种 AI 和机器学习技术优化网络性能并改善用户体验。