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. 

주니퍼의 LEM(Large Experience Model)이 수십억 개의 데이터 포인트를 활용하여 Zoom이나 Teams와 같은 애플리케이션의 성능 문제를 거의 즉각적으로 예측하는 방법을 알아보세요.

주니퍼의 VNA(Virtual Network Assistance)인 Marvis가 RAG와 같은 기법을 활용하여 외부 소스의 새로운 정보를 통합함으로써 정확성과 관련성을 보장하는 방법을 알아보세요. 

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