IA explicable

Con la proliferación de usuarios, dispositivos, aplicaciones y la nube, además de la creciente complejidad de las redes, se está volviendo imposible operar redes mediante el uso de enfoques tradicionales. Descubra cómo Juniper usa el procesamiento del lenguaje natural (NLP) para ayudar a resolver problemas de red en minutos, no en días.

Un cable defectuoso es un excelente ejemplo de un problema de redes cuya causa es difícil de detectar y que consume mucho tiempo. Vea cómo Juniper usa algoritmos de árboles de decisión para analizar datos de cables, como errores de marco y tráfico unidireccional, a fin de determinar si un cable en mal estado pueda estar afectando la experiencia del usuario final.

A pesar de la planificación inicial, el rendimiento de Wi-Fi cambia con el tiempo debido a cambios en las características de la RF (radiofrecuencia) de un sitio. Juniper emplea el aprendizaje por refuerzo para optimizar la radiofrecuencia (RF) de forma inteligente y dinámica en tiempo real, con el fin de ofrecer la mejor cobertura, capacidad y conectividad posibles de wifi.

Obtener información procesable profunda sobre el estado y el comportamiento de una red puede ser desafiante. Juniper utiliza el algoritmo de información mutua para ayudar a determinar cuáles son las funciones de la red que tienen el mayor impacto en el fracaso o el éxito de sus métricas de la previsión de nivel de servicio (SLE).

La latencia de la red, la administración del ancho de banda y la resolución de problemas de conectividad son comunes en aplicaciones como Zoom y Microsoft Teams. Vea cómo SHAP ayuda a los equipos de TI a mejorar la experiencia con las aplicaciones mediante el suministro de información clara e interpretable sobre los modelos de IA utilizados para la administración de redes.

Los ingenieros de redes, arquitectos y trabajadores de operaciones de red (NetOps) a menudo deben consultar la documentación para llevar a cabo sus actividades diarias. Descubra cómo Marvis usa modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) y la generación aumentada por recuperación (RAG) para extraer rápidamente la información procesable que necesitan los técnicos de redes. 

Descubra cómo el modelo de experiencia grande (LEM) de Juniper aprovecha miles de millones de puntos de datos para predecir los problemas de rendimiento en aplicaciones como Zoom o Teams casi al instante.

Descubra cómo Marvis, el asistente de red virtual de Juniper, utiliza técnicas como RAG para garantizar la precisión y la relevancia mediante la integración de nueva información de fuentes externas. 

Explore cómo Juniper Mist usa varias técnicas de IA y aprendizaje automático para optimizar el rendimiento de la red y mejorar la experiencia del usuario.