CentOS 7de LibreNMS Kullanarak Cihazlarınızı İzleyin
CentOS 7 üzerinde LibreNMS kullanarak ağ cihazlarınızı etkili bir şekilde izleyin. Ağ izleme için gerekli adımları ve yapılandırmaları öğrenin.
Son zamanlarda “The Economists”, verilerin insanların elindeki en değerli meta haline geldiğini vurguladı. Küçük veri parçaları büyük ölçekte birleştirildiğinde, Büyük Veri olarak adlandırılır. Büyük Veriyi saldırılardan korumakla meşgulken, Yapay Zekanın büyümesine sessizce katkıda bulunuyor. nasıl diye soruyorsun Yapay Zekanın bir bölümü olan Makine Öğrenimi, üstel iyileştirmeler yapıyor ve "bilgiyi artırma stratejisi" olarak adlandırılabilir. Basitçe söylemek gerekirse, yapay zeka yapmak, test etmek ve hazırlamak için çok büyük miktarda veri gerekir.
Yapay zekanın çeşitli sektörleri desteklemek için muazzam bir potansiyele sahip olduğu gerçeği inkar edilemez. Finans firmaları, otomobil endüstrisi, hukuk büroları ve ne olmasın? Bu nedenle, veriye sahip olmak ve AI kullanarak analizi, birbirleriyle rekabet etmeyi dört gözle bekleyen işletmeler için gerekli hale geldi. Yapay Zeka ve Robotik Merkezi'nin raporlarına güvenirsek' öyleyse AI, son zamanlarda keşfedilen bir şey değil! 1986'dan beri etrafımızda. Yapay zeka ve Makine Öğrenimi'nin yetenekleri, çok sayıda kaynaktan toplanan büyük miktarda veriye sahip olmadığımız için oldukça uzun bir süre bir sır olarak kaldı. AI makinelerimizin öğrenmesini sağlamak için çok önemli olduklarından, önemli bir gelişme yapılamıyordu. Ancak şimdi senaryo değişti ve sadece büyük miktarda veriye değil, aynı zamanda veri kümelerini analiz etme yeteneğine de sahibiz. Ve böylece 'Büyük Veri'deki gelişmeler, AI'nın kapsamını ve geleceğini önemli ölçüde değiştirdi ve dönüştürdü. katılmıyor musun? Aynı sonuca varmak için nedenleri öğrenmek için daha fazla okuyun!
Kaynak: betanews.com
1. Bilgi İşlem Gücü
Hesaplama kapasitesi, Büyük Veriyi bir yükten işletme varlığına dönüştürebilir ve aynısı başlatılmıştır. Önceden çok zaman ve yatırım gerektiriyordu, ancak bugün milyonlarca veri kümesini veya Büyük Veriyi işlemek için sadece Nanosaniyeye ihtiyacımız var. Bunun kredisi, bilgi işlem hızındaki üstel artışa gidiyor. Sıralı ve paralel hesaplamadaki gelişmeler artık verilerin gerçek zamanlı olarak işlenmesine yardımcı oluyor. Ayrıca, AI tabanlı uygulamalar için bir dizi kılavuz oluşturur.
2. Yeterli yaklaşım
Büyük Veriye veya büyük miktarda veriye erişime ve hızlı erişime hazır olması bir devrime öncülük ediyor. On yıl önceki senaryoyu düşünürsek, veri bilimcileri ve istatistikçiler çalışmalarını 'örnek veri kümeleri' ile sınırlamak zorunda kaldılar. Artık gerçek verilerle de korkusuzca çalışabildikleri için bu durum büyük ölçüde değişti. Ayrıca, artık yineleme tabanlı veri ve tahmine dayalı analitik araçları mevcuttur ve bu nedenle daha fazla kuruluş, hipotez tabanlı yaklaşıma veri öncelikli yaklaşıma doğru ilerliyor ve sonunda yapay zekaya destek veriyor.
Kaynak: martechtoday.com
3. Doğal Dil İşleme
Doğal Dil İşleme (NLP) teknolojileri, çeşitli etkileşimli uygulamalarda kullanılmaktadır. Birkaç örnek, Siri, çevrimiçi bankacılık hizmeti botları, Alexa ve diğerlerini içerir. Ayrıca, Büyük Veri, toplu içgörüler elde etmek için büyük hacimli verilerde ilgili bilgileri bulma yeteneğine sahip olduğundan, insan etkileşiminden öğrenmek, AI ve NLP'nin çok önemli bir parçasıdır. Ayrıca, Büyük Veri, AI için verimli olduğunu kanıtlayacak veri kaynakları arasındaki kalıpları belirlemeye ve ortaya çıkarmaya yardımcı olabilir.
4. Maliyet ve performans
Maliyet ve performans arasında bitmeyen bir savaş var. Bellek cihazları artık Büyük Verileri verimli bir şekilde depolamayı ve almayı mümkün kılıyor ve bunlara bolca ihtiyacımız var! Bunu akılda tutarak, popüler bir Fransız kuruluşu olan Upmem, yapay zeka iş yükleri için işlemeyi DRAM'a boşaltmak için bir yöntem tanıttı. Bu tür binlerce birimin geleneksel bir işlemciye bağlanmasıyla iş yükünün yirmi kat daha hızlı çalışacağı öğrenildi. Ancak bunu uygulamak çok fazla yatırım gerektirir. Bu nedenle maliyet ve performansı yan yana getiremeyiz; birinden kesinlikle taviz vermemiz gerekecek.
Kaynak: codekul.com
Ayrıca Okuyun : Büyük Veri ve Yapay Zeka Instagram ve Yapay Zeka Destekli Netflix ile Bir Araya Geliyor
Big Data'nın etkisinin beklentilerimizin ötesine geçeceği gerçeği inkar edilemez. Yapay zeka ve Büyük Veri kombinasyonu ile inovasyon dalgalarının artması bekleniyor. Bunu söyleyebiliriz çünkü bu ikisi, işletmelerin gelecekte güvenecekleri en umut verici teknoloji yollarıdır. Unutmayalım ki Büyük Veri'nin ilk dalgası, veri yükleme ve indirme esnekliğini ve hızını artırmaya odaklanmıştı ve bu başarıldı. Ancak, Büyük Veri ile ilgili yakınsama ve karşılıklı bağımlılığı anlayarak AI'dan yararlanacak ikinci dalgayı elde etmek için yeterince uzun sürebiliriz. Umarız bu blog gönderisini beğenmişsinizdir, aşağıdaki yorumlar bölümünde görüşlerinizi bize bildirin!
CentOS 7 üzerinde LibreNMS kullanarak ağ cihazlarınızı etkili bir şekilde izleyin. Ağ izleme için gerekli adımları ve yapılandırmaları öğrenin.
Counter-Strike: Global Offensive sunucusu kurmak için gerekli adımlar. Gerekli araçlar ve yükleme süreci hakkında bilgi.
OpenNMS, çok sayıda cihazı izlemek ve yönetmek için kullanılabilen bir açık kaynak ağ yönetim platformudur. Ubuntu 16.04 LTS üzerinde OpenNMS kurulumu için tüm adımları keşfedin.
Farklı Bir Sistem mi Kullanıyorsunuz? LibreNMS tam özellikli bir açık kaynak ağ izleme sistemidir.
26 Büyük Veri Analitik Tekniğine Bir Bakış: 1. Bölüm
Birçoğunuz Switch'in Mart 2017'de çıkacağını ve yeni özelliklerini biliyorsunuz. Bilmeyenler için, 'Switch'i 'olmazsa olmaz bir gadget' yapan özelliklerin bir listesini hazırladık.
Teknoloji devlerinin sözlerini yerine getirmesini mi bekliyorsunuz? teslim edilmeyenleri kontrol edin.
Büyük Veri Mimarisindeki farklı katmanları ve işlevlerini en basit şekilde öğrenmek için blogu okuyun.
Yapay Zekanın küçük ölçekli şirketler arasında nasıl popüler hale geldiğini ve onları büyütme ve rakiplerine üstünlük sağlama olasılıklarını nasıl artırdığını öğrenmek için bunu okuyun.
CAPTCHA, son birkaç yılda kullanıcıların çözmesi oldukça zorlaştı. Gelecekte spam ve bot tespitinde etkili kalabilecek mi?