什么是机器学习？它将如何改变数据中心？

在这个技术时代和转型时代，机器学习和人工智能在数据中心管理的革命中发挥着重要作用。看到勒索软件的脆弱攻击，每个数据中心都在采取预防措施来保护他们宝贵的信息和客户的数据。在本文中，我们将了解机器学习和人工智能将如何帮助数据中心的转型。

什么是机器学习？

机器学习(ML) 是对统计模型的科学研究，并被计算机用于执行特定任务。它不需要标准说明，因为它依赖于遵循的模式和含义。

数学模型是使用机器学习算法设计的，该算法使用样本数据来设计预测或决策。该训练数据与原始任务工作的样本相匹配以满足要求。

机器学习是人工智能的一个子集。这些算法在旨在消除人工任务并自行工作的广泛应用中非常有用。电子邮件过滤、计算机视觉、医学诊断、预测、图像处理、学习关联、分类、回归等都是机器学习的结果。

机器学习的计算统计侧重于根据计算机上的研究和模式创建预测。数据挖掘是机器学习的子集之一，用于研究和促进无监督工作。这种预测分析用于解决跨多个业务的多个问题。

人工智能

从广义上讲，人工智能(AI) 是对机器中的人机界面的模拟，这些机器被编程为像人类一样行为、行动和思考。现在，甚至机器也可以像人类一样学习和行动，并帮助解决问题。人工智能的目标很高，比如学习、推理和感知。

人工智能的特点是善于合理化，根据情况采取适当的行动来完成特定的任务。每当有人谈论人工智能时，我们都会想到我们想象中的机器人。但不仅仅是机器人，许多公司和行业都从基于计算机科学、数学、心理学、语言学等跨学科方法的有线机器中受益。

机器学习如何帮助数据中心？

深度机器学习用于检查庞大的数据集，以识别和找出模式，并根据数据的预测勾勒出人机界面。数据中心配备传感器来过滤并提供历史数据。许多研究中心在其历史数据上应用 (ML) 和 (AI) 以提高效率和生产力。

开发工程

工程师和研究人员在数据中心使用 (ML) 和 (AI) 技术来设计和实施推荐引擎。有没有想过当我们房间的空调达到规定温度时，它会自动切断制冷。这是（ML），它在您通过遥控器编程的后台工作。当室温达到高于目标温度 5 度时，它会按照编程数据的指示自动开启制冷。

这是一个小例子，但我们可以理解，此类传感器负责收集数据并将其发送到数据中心。(AI) 和 (ML) 使用这些数据来分析和识别基于我们的编程的模式和处理指令。

(AI) 还负责能源效率、电源管理、降低成本、准确性、消除人机界面并通过机器学习和人工智能满足所有任务。

数据安全

勒索软件是需要立即关注的最大网络安全威胁。每个组织都在夜以继日地工作，以确保其数据中心的军事级安全性。(ML) 和 (AI) 一直是不断提高数据安全性的支柱。

(AI) 对数据中心使黑客远离任何此类攻击的方式产生了重大影响。（AI）处理大量人类无法用眼睛和大脑处理的数据，并且（AI）可以立即识别和消除任何可疑或可能的威胁。

为数据科学增加竞争优势

每家公司都需要可靠性和先进的数据科学来实现快速的功能和自信的业务环境。随着（AI）和（ML）的发展，这一切都成为可能，革命性地发展了高科技更新并展示了进步。

如今，公司选择使用数据中心而不是本地服务器，因为数据中心更安全、更可靠，并且装载了高科技进步，可以毫无延迟地处理业务需求。

一些基于 (AI) 的数据中心将其数据保存在基于云的服务器上。这些服务器易于访问、安全且在业务处理和自动化方面取得成功。数据科学已经发展到这样一种状态，它可以在满足专业知识的同时保持最后期限不变。

减少对数据科学家的需求

（人工智能）已经变得如此先进，以至于我们现在认为，它将损害成千上万数据科学家的就业。这些超级计算机可以以这样一种方式使用（AI），它们可以单独为数百名员工提供任务。

(AI) 将减少对数据科学家的需求，因为其先进的算法可以不间断地处理所有数学计算。这些数据中心可以在没有任何人机界面的情况下存储、处理、分析和模拟各种客户端的数据。没有人需要维护基于云的数据中心，因为它们在自动驾驶模式下工作。数据中心和数据科学的无忧转型是这个时代的追求。