在這個技術時代和轉型時代，機器學習和人工智能在數據中心管理的革命中發揮著重要作用。看到勒索軟件的脆弱攻擊，每個數據中心都在采取預防措施來保護他們寶貴的信息和客戶的數據。在本文中，我們將了解機器學習和人工智能將如何幫助數據中心的轉型。

什么是機器學習？

機器學習(ML) 是對統計模型的科學研究，并被計算機用于執行特定任務。它不需要標準說明，因為它依賴于遵循的模式和含義。

數學模型是使用機器學習算法設計的，該算法使用樣本數據來設計預測或決策。該訓練數據與原始任務工作的樣本相匹配以滿足要求。

機器學習是人工智能的一個子集。這些算法在旨在消除人工任務并自行工作的廣泛應用中非常有用。電子郵件過濾、計算機視覺、醫學診斷、預測、圖像處理、學習關聯、分類、回歸等都是機器學習的結果。

機器學習的計算統計側重于根據計算機上的研究和模式創建預測。數據挖掘是機器學習的子集之一，用于研究和促進無監督工作。這種預測分析用于解決跨多個業務的多個問題。

人工智能

從廣義上講，人工智能(AI) 是對機器中的人機界面的模擬，這些機器被編程為像人類一樣行為、行動和思考。現在，甚至機器也可以像人類一樣學習和行動，并幫助解決問題。人工智能的目標很高，比如學習、推理和感知。

人工智能的特點是善于合理化，根據情況采取適當的行動來完成特定的任務。每當有人談論人工智能時，我們都會想到我們想象中的機器人。但不僅僅是機器人，許多公司和行業都從基于計算機科學、數學、心理學、語言學等跨學科方法的有線機器中受益。

機器學習如何幫助數據中心？

深度機器學習用于檢查龐大的數據集，以識別和找出模式，并根據數據的預測勾勒出人機界面。數據中心配備傳感器來過濾并提供歷史數據。許多研究中心在其歷史數據上應用 (ML) 和 (AI) 以提高效率和生產力。

開發工程

工程師和研究人員在數據中心使用 (ML) 和 (AI) 技術來設計和實施推薦引擎。有沒有想過當我們房間的空調達到規定溫度時，它會自動切斷制冷。這是（ML），它在您通過遙控器編程的后臺工作。當室溫達到高于目標溫度 5 度時，它會按照編程數據的指示自動開啟制冷。

這是一個小例子，但我們可以理解，此類傳感器負責收集數據并將其發送到數據中心。(AI) 和 (ML) 使用這些數據來分析和識別基于我們的編程的模式和處理指令。

(AI) 還負責能源效率、電源管理、降低成本、準確性、消除人機界面并通過機器學習和人工智能滿足所有任務。

數據安全

勒索軟件是需要立即關注的最大網絡安全威脅。每個組織都在夜以繼日地工作，以確保其數據中心的軍事級安全性。(ML) 和 (AI) 一直是不斷提高數據安全性的支柱。

(AI) 對數據中心使黑客遠離任何此類攻擊的方式產生了重大影響。（AI）處理大量人類無法用眼睛和大腦處理的數據，并且（AI）可以立即識別和消除任何可疑或可能的威脅。

為數據科學增加競爭優勢

每家公司都需要可靠性和先進的數據科學來實現快速的功能和自信的業務環境。隨著（AI）和（ML）的發展，這一切都成為可能，革命性地發展了高科技更新并展示了進步。

如今，公司選擇使用數據中心而不是本地服務器，因為數據中心更安全、更可靠，并且裝載了高科技進步，可以毫無延遲地處理業務需求。

一些基于 (AI) 的數據中心將其數據保存在基于云的服務器上。這些服務器易于訪問、安全且在業務處理和自動化方面取得成功。數據科學已經發展到這樣一種狀態，它可以在滿足專業知識的同時保持最后期限不變。

減少對數據科學家的需求

（人工智能）已經變得如此先進，以至于我們現在認為，它將損害成千上萬數據科學家的就業。這些超級計算機可以以這樣一種方式使用（AI），它們可以單獨為數百名員工提供任務。

(AI) 將減少對數據科學家的需求，因為其先進的算法可以不間斷地處理所有數學計算。這些數據中心可以在沒有任何人機界面的情況下存儲、處理、分析和模擬各種客戶端的數據。沒有人需要維護基于云的數據中心，因為它們在自動駕駛模式下工作。數據中心和數據科學的無憂轉型是這個時代的追求。