По вашему запросу ничего не найдено :(
Убедитесь, что запрос написан правильно, или посмотрите другие
наши статьи:
Как узнать, что ваша сеть нуждается в обновлении? Компания Cisco перечислила 5 признаков того, что ваша сеть нуждается в обновлении, а также перечислила основные технологии и услуги, которые могут помочь вам построить более интеллектуальную, более безопасную и более эффективную сеть. Давайте посмотрим, что они предлагают?
Вы полагаетесь на устаревшую систему защиты
Всего один неверный клик, и вы можете подвергнуть риску активы клиентов и повлиять на всю организацию. Чтобы безопасно подключить все, начните с использования Cisco Software-Defined Access (SD-Access), чтобы упростить сегментацию и автоматизировать политику в сети. Используйте данные реального времени для обеспечения безопасного доступа, обеспечения наглядности и аналитики, а также для обнаружения подозрительной активности - даже в зашифрованном трафике.
Вы проводите большую часть своего времени на поддержание работы сети
Вы не можете подготовить свою сеть к будущему, если будете тратить все свое время на поддержку устаревшей инфраструктуры и программного обеспечения. Благодаря сети, основанной на виртуализации Cisco DNA и программном обеспечении Cisco ONE, вы можете повысить производительность, упростить развертывание, эксплуатацию и управление. Cisco DNA Center упрощает проектирование, провижининг, настройку политик и внесение изменений в конфигурацию единой сетевой структуры на централизованной панели мониторинга.
Скорость сети не соответствует требованиям
Старые сети не были построены для удовлетворения технологических требований сегодняшнего дня. Когда вы переходите на новую сеть, готовая к использованию цифровая инфраструктура позволяет легко контролировать и улучшать взаимодействие с сетью. Благодаря современным конвергентным проводным и беспроводным технологиям вы можете внедрять новые решения быстрее, чем когда-либо. Беспроводные решения Cisco 802.11ac Wave 2 работают в 11,5 раз быстрее, чем технологии предыдущего поколения.
Вы не знаете, что происходит в вашей сети
То, чего вы не знаете, может повредить вашему бизнесу, а то, что вы знаете, может иметь большое значение. Cisco DNA Analytics and Assurance использует машинное обучение для предоставления действенных идей, а централизованная панель мониторинга Cisco DNA Center помогает оптимизировать производительность сети и приложений. Это означает, что вы можете принимать более разумные решения на основе данных с помощью сети.
Вам нужно улучшить опыт
Ожидания растут на всех фронтах - и, если вы не будете советовать им, то будет соответствовать кто-то другой. Поскольку сотрудникам нужны возможности работы на дому, а клиентам - индивидуальный подход, вам понадобится готовая к использованию цифровая инфраструктура, предназначенная для обеспечения безопасности, мобильности, интернета вещей и облачных вычислений. Если все сделано правильно, то преимущество сети может дать вам представление о ваших пользователях, их устройствах и приложениях, к которым они обращаются - все это будет применяться при изменении и совершенствовании сети.
Вы владелец бизнеса и задумываетесь об IP-телефонии, но не можете понять нужно ли вам это? Или вы IT работник и вашему руководству нужно обоснование чтобы внедрить новую систему телефонии в офис? Тогда эта статья для вас! Сейчас мы перечислим основные преимущества, чтобы вы как можно быстрее cмогли их опробовать.
Экономия
По данным многочисленных исследований внедрение IP телефонии позволяет уменьшить расходы на связь 50 до 75%. Звучит нереально, но на самом деле все так. Давайте просто посмотрим.
IP - телефония работает немного иначе чем обычная старая телефонная связь. Вам не нужно кучу дополнительного оборудования, протягивать кабели по всему офису, делать розетки и отводить отдельное помещение под громоздкую телефонную станцию. Все зависит от ваших целей и потребностей. Если у вас нет сотен тысяч сотрудников, то для вас подойдет небольшой сервер, который может работать на обычном компьютере.
Не хотите покупать для всех стационарные телефоны? Не проблема, звонки можно совершать через программу на компьютере. Используете для работы только мобильный телефон? Не проблема, он тоже подойдет! У вас маленький офис и нет возможности держать отдельный сервер и человека отвечающего за его обслуживание? Тогда вам подойдет облачная IP-телефония. Вы расширяетесь? Вам ничего не будет стоить добавить новых пользователей, в отличие от обычных аналоговых линий. Ну и безопасность этого решения позволит избежать неоправданных потерь.
Так что если вы хотите сэкономить, то IP-телефония – ваш выбор!
Качество связи
Это очень важная и серьезная часть. Согласитесь, вы бы не хотели, чтобы вашим переговорам с партнерами мешали помехи или во время разговора с клиентом произошел обрыв связи. В современных реалиях это неприемлемо, и несет за собой коммерческие и репутационные потери. Использование современной телефонной системы позволит избежать проблем с качеством звука и всегда быть уверенным, что никакой сбой не помешает вашей работе.
Функционал
IP-телефония позволит подстроиться под любую задачу для вашего бизнеса. Вы можете интегрировать её с вашей CRM, и сразу получать в ней карточку клиента, управлять и принимать вызовы, хранить записи звонков и быть уверенным, что у вас не затеряется ни один клиент. В таких условиях время обслуживания клиента сокращается, а все мы знаем, что время это деньги! VoIP решение поможет увечить вам общую продуктивность.
А если вам нужна статистика, чтобы узнать какой отдел или сотрудник “проседает”, или у кого наоборот слишком большая нагрузка, то IP-телефония точно для вас! Появилась необходимость организовать колл-центр? С IP-телефонией вы сможете организовать его работу так, как это нужно именно вам.
Хотите сделать что-то поинтереснее, получать больше отчетов или получить интеграцию еще с чем-то? Отлично, благодаря IP-телефонии вы сможете реализовать все самые смелые идеи. А поскольку это современная и развивающаяся технология, то все новинки всегда будут без проблем доступны вам!
Заинтересовались? Тогда еще можете прочитать про 10 причин, почему IP-телефония — это круто
.
Машинное обучение - это метод анализа данных, который автоматизирует построение аналитической модели. Это отрасль искусственного интеллекта, основанная на идее, что системы могут обучаться на основе данных, выявлять закономерности и принимать решения с минимальным вмешательством человека.
Эволюция машинного обучения
Из-за новых вычислительных технологий машинное обучение сегодня отличается от машинного обучения в прошлом. Оно основывается на распознавании образов и теории, что компьютеры могут обучаться, не будучи запрограммированы для выполнения конкретных задач; исследователи, интересующиеся искусственным интеллектом, хотели посмотреть, смогут ли компьютеры обучаться, основываясь на базе данных. Итеративный аспект машинного обучения важен, так как модели, подвергающиеся воздействию новых данных, способны самостоятельно адаптироваться. Они учатся от предыдущих вычислений для получения надежных и воспроизводимых решений и результатов.
Хотя многие алгоритмы машинного обучения существуют уже давно, способность автоматически применять сложные математические вычисления к объемным данным - снова и снова, все быстрее и быстрее - это новейшая разработка. Вот несколько широко разрекламированных примеров приложений машинного обучения, с которыми вы можете быть знакомы:
Сильно раскрученная, самоуправляемая машина Google. Суть машинного обучения.
Онлайн рекомендации, такие, как у Amazon и Netflix. Приложения машинного обучения для повседневной жизни.
Знание того, что клиенты говорят о вас в соцсетях. Машинное обучение в сочетании с созданием лингвистических правил.
Обнаружение мошенничества. Одно из наиболее очевидных, важных применений в современном мире.
Почему машинное обучение важно?
Возобновление интереса к машинному обучению обусловлено теми же факторами, которые сделали анализ данных и Байесовский анализ более популярными, чем когда-либо. Растущие объемы и разнообразие доступных данных, вычислительная обработка, которая является более дешевой и мощной; доступное хранилище для хранения данных - все эти аспекты означают, что можно быстро и автоматизировано производить модели, которые могут анализировать более объемные и сложные данные и обеспечивать быстрые и более точные результаты - даже на очень больших объемах. А благодаря созданию точных моделей у организации больше шансов определить выгодные возможности или избежать неизвестных рисков.
Что необходимо для создания эффективных систем машинного обучения?
Возможности подготовки данных.
Алгоритмы - базовый и продвинутый.
Автоматизация и итерационные процессы.
Масштабируемость.
Ансамблевое моделирование.
Интересные факты
В машинном обучении, цель называется - «ярлык».
В статистике, цель называется «зависимой переменной».
Переменная в статистике называется – «функция в машинном обучении».
Преобразование в статистике называется – «создание функции в машинном обучении».
Кто использует машинное обучение?
Большинство отраслей промышленности, работающих с большими объемами данных признали ценность технологии машинного обучения. Подбирая идеи из этих данных - часто в режиме реального времени - организации способны более эффективно работать или получить преимущество перед конкурентами.
Финансовые услуги
Банки и другие предприятия финансовой индустрии используют технологию машинного обучения для двух ключевых целей: для выявления важных данных и предотвращения мошенничества. Они могут определить инвестиционные возможности или помочь инвесторам узнать, когда торговать. Интеллектуальный анализ данных может также идентифицировать клиентов с профилями высокого риска или использовать кибер-наблюдение, чтобы точно определить признаки мошенничества.
Правительство
Правительственные учреждения, такие как общественная безопасность и коммунальные службы, особенно нуждаются в машинном обучении, поскольку у них есть несколько источников данных, из которых можно получить информацию для полного понимания. Например, анализ датчика данных определяет пути повышения эффективности и экономии средств. Машинное обучение также может помочь обнаружить мошенничество и минимизировать кражу личных данных.
Здравоохранение
Машинное обучение является быстро развивающимся направлением в отрасли здравоохранения, благодаря появлению переносных устройств и датчиков, которые могут использовать данные для оценки состояния здоровья пациента в режиме реального времени. Эта технология также может помочь медицинским экспертам анализировать данные для выявления тенденций или «красных флажков», которые могут привести к улучшению диагностики и лечения.
Розничная торговля
Веб-сайты, рекомендующие товары, которые могут вам понравиться на основе предыдущих покупок, используют машинное обучение для анализа вашей истории покупок. Ритейлеры полагаются на машинное обучение для сбора данных, их анализа и использования для персонализации процесса совершения покупок, проведения маркетинговой кампании, оптимизации цен, планирования поставок товаров, а также для понимания потребностей клиентов.
Нефть и газ
Поиск новых источников энергии. Анализ минералов в почве. Прогнозирование неисправности датчика НПЗ. Оптимизация распределения нефти, чтобы сделать ее более эффективной и рентабельной. Количество вариантов использования машинного обучения для этой отрасли огромно - и продолжает расти.
Транспорт
Анализ данных для определения закономерностей и тенденций является ключевым для транспортной отрасли, которая полагается на повышение эффективности маршрутов и прогнозирование потенциальных проблем для повышения прибыльности. Анализ данных и аспекты моделирования машинного обучения являются важными инструментами для компаний доставки, общественного транспорта и других транспортных организаций.
Каковы популярные методы машинного обучения?
Двумя наиболее широко распространенными методами машинного обучения являются контролируемое обучение и неконтролируемое обучение, но существуют и другие методы машинного обучения. Вот обзор самых популярных типов.
Контролируемое обучение
Алгоритмы контролируемого обучения изучаются с использованием маркированных примеров, таких как ввод, в котором известен желаемый результат. Например, единица оборудования может иметь точки данных, помеченные как «F» (ошибка) или «R» (работа). Алгоритм обучения получает набор входных данных вместе с соответствующими правильными выходными данными, а алгоритм обучается путем сравнения своих фактических выходных данных с правильными выходными данными, чтобы найти ошибки. Затем он соответствующим образом модифицирует модель. С помощью таких методов, как классификация, регрессия, прогнозирование и повышение градиента, контролируемое обучение использует шаблоны для прогнозирования значений метки на дополнительных немаркированных данных. Контролируемое обучение обычно используется в приложениях, где исторические данные предсказывают вероятные будущие события. Например, он может предвидеть, когда транзакции по кредитным картам могут быть мошенническими или какой клиент страхования может подать иск.
Полуконтролируемое обучение
Полуконтролируемое обучение используется для тех же приложений, что и контролируемое обучение. Но для обучения оно использует как помеченные, так и непомеченные данные, как правило, это небольшой объем помеченных данных с большим количеством немеченых данных (поскольку немеченые данные дешевле и требуют меньше усилий для их получения). Этот тип обучения может использоваться с такими методами, как классификация, регрессия и прогнозирование. Полуконтролируемое обучение полезно, когда стоимость, связанная с маркировкой, слишком высока, чтобы учесть полностью помеченный процесс обучения. Ранние примеры этого включают идентификацию лица человека по веб-камере.
Неконтролируемое обучение
Неконтролируемое обучение используется в отношении данных, которые не имеют исторических меток. Система не сказала «правильный ответ». Алгоритм должен выяснить, что показывается. Цель состоит в том, чтобы исследовать данные и найти некоторую структуру внутри. Неуправляемое обучение хорошо работает на транзакционных данных. Например, он может идентифицировать сегменты клиентов со схожими признаками, которые затем могут обрабатываться аналогично в маркетинговых кампаниях. Или он может найти основные атрибуты, которые отделяют сегменты клиентов друг от друга. Популярные методы включают самоорганизующиеся таблицы, отображение ближайших соседей, кластеризацию k-средств и разложение по сингулярным числам. Эти алгоритмы также используются для сегментирования текстовых тем, рекомендации элементов и резко отличающихся значений данных.
Усиленное обучение
Усиленное обучение часто используется для робототехники, игр и навигации. Благодаря обучению с подкреплением алгоритм с помощью проб и ошибок обнаруживает, какие действия приносят наибольшее вознаграждение. Этот тип обучения состоит из трех основных компонентов: агент (учащийся или лицо, принимающее решения), среда (все, с чем взаимодействует агент) и действия (что может делать агент). Цель состоит в том, чтобы агент выбирал действия, которые максимизируют ожидаемое вознаграждение в течение заданного периода времени. Агент достигнет цели намного быстрее, следуя хорошей политике. Таким образом, цель усиленного обучения состоит в том, чтобы изучить лучшую политику.
Каковы различия между интеллектуальным анализом данных, машинным обучением и глубоким обучением?
Хотя все эти методы имеют одну и ту же цель - извлекать идеи, шаблоны и зависимости, которые можно использовать для принятия решений - у них разные подходы и возможности.
Сбор данных (Data Mining)
Интеллектуальный анализ данных можно рассматривать как набор множества различных методов для извлечения информации из данных. Он может включать традиционные статистические методы и машинное обучение. Интеллектуальный анализ применяет методы из разных областей для выявления ранее неизвестных шаблонов из данных. Он может включать в себя статистические алгоритмы, машинное обучение, анализ текста, анализ временных рядов и другие области аналитики. Интеллектуальный анализ данных также включает изучение, практику хранения и обработки данных.
Машинное обучение
Основное отличие машинного обучения заключается в том, что, как и в статистических моделях, цель состоит в том, чтобы понять структуру данных - подогнать теоретические распределения к хорошо понятным данным. Таким образом, под статистическими моделями стоит теория, которая математически доказана, но для этого необходимо, чтобы данные также соответствовали определенным строгим гипотезам. Машинное обучение развивалось на основе способности использовать компьютеры для проверки данных на предмет структуры, даже если у нас нет теории о том, как эта структура выглядит. Испытанием модели машинного обучения является ошибка проверки новых данных, а не теоретическое испытание, которое подтверждает нулевую гипотезу. Поскольку машинное обучение часто использует итеративный подход для изучения данных, обучение может быть легко автоматизировано. Передача через данные проходит, пока не будет найден надежный шаблон.
Глубокое изучение (Deep learning)
Глубокое обучение сочетает в себе достижения в области вычислительной мощности и специальных типов нейронных сетей для изучения сложных моделей больших объемов данных. В настоящее время методы глубокого обучения подходят для идентификации объектов в изображениях и слов в звуках. В настоящее время исследователи стремятся применить эти успехи в распознавании образов для решения более сложных задач, таких как автоматический перевод языка, медицинские диагнозы и множество других важных социальных и деловых проблем.
Как это работает?
Чтобы получить максимальную отдачу от машинного обучения, вы должны знать, как сочетать лучшие алгоритмы с подходящими инструментами и процессами.
Алгоритмы: графические пользовательские интерфейсы помогают создавать модели машинного обучения и реализовывать итеративный процесс машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения включают в себя:
Нейронные сети
Деревья решений
Случайные леса
Ассоциации и обнаружение последовательности
Градиент повышения и расфасовки
Опорные векторные машины
Отображение ближайшего соседа
K-средства кластеризации
Самоорганизующиеся карты
Методы локальной оптимизации поиска
Максимальное ожидание
Многомерные адаптивные регрессионные сплайны
Байесовские сети
Оценка плотности ядра
Анализ главных компонентов
Сингулярное разложение
Смешанные Гауссовские модели
Последовательное сопроводительное построение правил
Инструменты и процессы: Как мы уже знаем, это не просто алгоритмы. В конечном счете, секрет получения максимальной отдачи от ваших объемных данных заключается в объединении лучших алгоритмов для поставленной задачи с:
Комплексным качеством данных и их управлением
GUI для построения моделей и процессов
Интерактивным исследованием данных и визуализацией результатов модели
Сравнением различных моделей машинного обучения для быстрого определения лучшей
Автоматизированной оценкой группы для выявления лучших исполнителей
Простым развертыванием модели, что позволяет быстро получать воспроизводимые и надежные результаты
Интегрированной комплексной платформой для автоматизации процесса принятия решений