机器学习如何解决无线网络问题？

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Ajay相信，很快会有一天，大数据和机器学习将解决上述两个挑战。它会允许我们问我们的网络是什么感觉，然后它会告诉我们哪里出了问题，并提供详细的解决方案（或自动修复问题）。虽然这似乎是一个未来的愿景，但是通过大型数据工具和机器学习技术（比如无人值守训练算法），已经实现了基础。

使用这些技术，我们现在可以不断更新测量和实施无线用户体验的模型。比如，我们可以高精确度地实时确保特定的互联网速度。这使得IT人员了解到无线用户之前饱受速度慢、不稳定的网络环境时的痛苦了。

一旦检测到用户问题，机器学习分类算法可以隔离问题的根本原因。比如，由于干扰，容量或LAN/WAN问题导致的问题。隔离问题后，机器学习就可以自动重新配置资源来调节问题。这样可以最大限度地缩短IT团队在故障排除中花费的时间和精力，同时提供最佳的无线体验。

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