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Il ya beaucoup d’opinions sur ce qui importe le plus dans l’apprentissage de la machine. Certains diront que c’est les données, certains diront que c’est les algorithmes et les équations utilisées pour former des ordinateurs sur ces données. Encore, d’autres diraient que c’est de la formulation de la question elle-même qui est le plus important dans l’apprentissage de la machine.
Le dernier point de vue est le représentant d’une startup nommée Nyansa, composé de la mise en réseau des anciens combattants et du big data spécialistes qui croient qu’ils ont une meilleure approche de la gestion de réseau, par exemple, Cisco Systems ou Hewlett-Packard Enterprise.
La raison, selon l’ingénieur en chef et co-fondateur Anand Srinivas, c’est parce que Nyansa les chiffres de toutes les différentes parties d’un système, et non pas uniquement les commutateurs et points d’accès sans fil, mais les applications qui peuvent influer sur ce que l’utilisateur final expériences.
“Notre innovation n’est pas d’inventer de nouveaux algorithmes d’apprentissage automatique, c’est en termes de mise à la machine-les algorithmes d’apprentissage pour un cas d’utilisation tels que les réseaux,” Srinivas a déclaré dans une interview avec ZDNet lundi. Srinivas est titulaire d’un Doctorat dans les réseaux sans fil et les algorithmes de la MIT, et a occupé plusieurs postes dans l’industrie, en particulier pour la définition des logiciels de réseautage, à des sociétés telles que l’Ouverture des Réseaux, Plexxi, et Airvana.
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Basée à Palo Alto, quatre-et-moitié-année-vieux Nyansa vend des outils pour surveiller la santé du réseau, expliquer les dégradations de performances lorsqu’ils se produisent, et de proposer des solutions. Ses outils d’exécution sur Amazon AWS, mais ils peuvent aussi être installés sur site, avec les crochets pour le cloud public. La société a plus de 100 clients, représentant plus de 10 millions d’appareils “sous observation”, il dit, à travers de 200 000 points d’accès à partir de différents fournisseurs, sur des centaines de réseaux de production. Les Clients comprennent Uber, Tesla, et Lululemon. Il a été financé par le géant de la puce Intel de placement du bras, et de Formation8, à hauteur de 27 millions de dollars.
Son apprentissage de la machine outils sont très simples, beaucoup moins sophistiqué ou aventureux qu’aujourd’hui profondes de l’apprentissage du réseau de neurones approches. Ils comprennent des choses telles que l’analyse de régression logistique, la forêt au hasard des recherches, le plus proche voisin de recherches, et le “cluster” de l’analyse. “Beaucoup de ce qui est hors-the-shelf choses”, admet Srinivas.
“C’est même plus simple que profonde de l’apprentissage; l’apprentissage en profondeur n’est pas la bonne approche pour nous, pas encore, pas jusqu’à nous saisir toutes les branches basses de fruit le plus simple des types d’algorithmes d’apprentissage automatique peut nous donner.”
Nyansa rassemble des pétaoctets de données à partir de ces millions de périphériques clients et des milliers de points d’accès, et la première établit une base de référence. Comment le réseau d’effectuer, en termes de choses telles que quel est le pourcentage d’utilisateurs ont un problème de connexion sans fil, en moyenne, ou quel pourcentage avez une application Citrix problème de connectivité? Certains de ces appareils ont pas d’utilisateurs, ils sont l’Internet des Choses gadgets, comme un Général Électrique sans fil moniteur patient, ou les clés utilisés par Tesla sur le plancher de l’atelier dans son Fremont installation. Les données de télémétrie, doivent être recueillies à partir de ces dispositifs comme une base de référence pour la performance.
Nyansa, un réseau de surveillance de démarrage en concurrence avec Cisco, Hewlett-Packard Enterprise, estime qu’il remporte le jour pour des clients tels que Uber non pas par la complexité de son intelligence artificielle outils, qui sont assez courantes, mais par sa compréhension de la problématique de la performance du réseau. (Image: Nyansa)
“Une façon que vous pouvez penser de nous, c’est comme verticalement intégré de Splunk,” dit Srinivas, se référant à la Big Data, système de surveillance qui ingère et des mines de données de clients. “On peut prendre n’importe quel type de données et l’attacher à notre système, mais nous allons plus loin pour résoudre la clientèle des cas d’utilisation.”
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En ayant des données à partir de plusieurs clients dans le cloud, dit Srinivas, un niveau de référence peut être défini non seulement pour un client donné, mais à l’échelle d’une industrie. “Ce qui est une bonne performance,” il demande rhétoriquement. Pour une industrie donnée, “si la ligne de base est de 30% de la performance du réseau l’échec de la connexion, puis 5% pour un client donné peut être très bien pour eux.”
Une fois un niveau de référence est établi, les écarts peuvent être détectées afin de déterminer si un problème est, disons, un réseau de problème en soi, ou plutôt un problème d’application. Et une fois les déviations de la ligne de base sont établis, les prédictions peuvent être faites. “D’après ce que d’autres clients ont fait, qu’est-ce que notre prédiction pour les actions qui ont été les plus bénéfiques,” est de savoir comment il le décrit. Par ensuite d’observer la façon dont les recommandations sont effectuées, et les effets, le système peut aller au-delà de la simple corrélation, le centre de beaucoup d’apprentissage de la machine, à un sens de la causalité.
“Automatiquement par l’apprentissage d’une base de référence, et de l’apprentissage partout, et de le faire exactement de la même manière, nous pouvons vous donner une recommandation, et il aura un impact.”
“Au début, c’est peut-être 80% de la corrélation. Mais quand un client prend des mesures, cette ligne de base va vous dire la vérité, de savoir si l’action fait une différence; si elle [performance] est de mieux en mieux, la recommandation par définition est correcte. Cette boucle de rétroaction vous ramène en lien de causalité.”
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Quant à savoir comment ils diffèrent de Cisco ou Hewlett, Srinivas voit le Nyansa système plus complet en ce que il semble que l’un des deux. “Nous n’avons pas de soins, qui est le fournisseur qui est sans fil [points d’accès] ou RADIUS, DNS ou DHCP, nous prendrons toutes les données, quelle qu’en soit la source, c’est une différence fondamentale.”
“Leurs sources de données sont limités à leur propre substance.”
Srinivas offre l’exemple de GE de chevet sans fil moniteurs patient dans un hôpital géré par le client de la Mission de la Santé, système de soins de santé servant de la Caroline du Nord. Il ne suffit pas de dire qu’un réseau est ou n’est pas l’exécution à la ligne de base. “La dernière chose qui compte, c’est de ces formes d’onde [les données des patients de la part des moniteurs] pour en revenir à l’infirmière, et que l’infirmière en mesure de voir le niveau d’oxygène sur l’écran. Il n’a pas d’importance si le signal sans fil est bon, vous ne pouvez tout simplement pas de base sans fil, car la source de données que vous souhaitez, le moniteur, n’a rien à voir avec les commutateurs.”
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La réponse, puis, à l’apprentissage de la machine, dans sa forme plus simple et peut-être même plus complexe incarnations, est de savoir comment s’engager avec la complexité des situations renforce la compréhension. “Même avec l’apprentissage en profondeur, la magie est dans le réglage de la profondeur du réseau d’apprentissage, de savoir comment faire pour activer les boutons, les” observe Srinivas. “Le cœur du problème est l’expérience, au fil du temps, en sachant exactement comment régler les choses.”
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