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如果沒有正確的無線網(wǎng)絡AI戰(zhàn)略，IT就無法滿足當前無線網(wǎng)絡用戶嚴格的需求。以下是這一戰(zhàn)略應該包含的六大技術要素。

一、收集數(shù)據(jù)的洞察力

正如所有最好的葡萄酒都是從葡萄開始一樣，任何有意義的AI解決方案都以大量高質量數(shù)據(jù)開始。人工智能通過數(shù)據(jù)收集和分析不斷獲得智能，其收集的數(shù)據(jù)越多，也變得更加智能。因此，能夠從每個設備實時收集Wi-Fi / BLE域中的數(shù)據(jù)，然后將這些信息發(fā)送到云端，AI算法可以立即對其進行分析，這一點至關重要。

二、語境服務

在無線網(wǎng)絡戰(zhàn)略中采用BLE和移動應用的企業(yè)還將從移動設備獲取數(shù)據(jù)，以提供高精度的位置服務，以實現(xiàn)語境服務。他們需要能夠聚合全局元數(shù)據(jù)。也就是說，不僅要收集數(shù)據(jù)，以洞悉特定客戶行為和位置信息；還要獲得設備類型、操作系統(tǒng)、應用等方面的見解和分析。這對基準和監(jiān)測趨勢至關重要，并能及早發(fā)現(xiàn)宏觀問題，從而可以主動解決這些問題。

三、特定領域的設計意圖指標

無論是試圖構建一個能夠參與美國智力游戲Jeopardy、還是能夠幫助醫(yī)生診斷癌癥、抑或是協(xié)助IT管理員診斷無線問題的系統(tǒng)，人工智能解決方案都需要基于特定領域知識的標記數(shù)據(jù)將問題分解成可以用于訓練AI模型的小部分。這可以通過使用設計意圖指標來實現(xiàn)，該指標是用于分類和監(jiān)控無線用戶體驗的結構化數(shù)據(jù)類別。

四、數(shù)據(jù)科學工具箱

在問題被分成特定領域的元數(shù)據(jù)塊之后，將會被引入機器學習和大數(shù)據(jù)領域。應該采用各種技術，如監(jiān)督/無監(jiān)督機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡，進行數(shù)據(jù)分析并提供具體行動方案。

五、安全異常檢測

通過檢測網(wǎng)絡中每個級別的異常網(wǎng)絡活動，AI平臺可以準確檢測到已有威脅和初始威脅。此外，定位技術可用于準確定位意外或惡意的非法設備，并提供定位資源訪問。

六、虛擬無線助手

大多數(shù)人在Netflix上選擇電影揭幕或從亞馬遜購物時，會收到其他類似的電影或物品推薦，都會經(jīng)歷協(xié)同過濾。除了推薦之外，協(xié)同過濾還可用于對大量數(shù)據(jù)進行分類，并將其應用于AI解決方案。

在無線網(wǎng)絡中，這種方法可以用來將所有的數(shù)據(jù)和分析轉化為有意義的方案或行動。與虛擬無線專家類似，有助于解決復雜的問題。

想象一下，虛擬無線助手將高質量數(shù)據(jù)、領域專長和語法（度量、分類、根源、關聯(lián)和排名等）相結合，能就如何避免相關問題提供預測性建議，并就如何解決現(xiàn)有問題提供具體行動方案。那是一個能夠學習無線網(wǎng)絡細微差別，并能回答類似“出了什么問題？”以及“為什么會這樣？”等問題的系統(tǒng)。AI讓這些都變成了現(xiàn)實。

由于人工智能（AI）的發(fā)展，各類企業(yè)都可以通過可預測、可靠及可測量的WiFi對各自的無線網(wǎng)絡進行改造，實現(xiàn)簡單且具有成本效益的無線操作，實現(xiàn)能提供驚人的新型無線體驗的定位服務。