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随着互联网的不断发展，越来越多的人都在学习软件编程开发技术，而本文我们就简单来了解一下，人工智能机器学习技术应用都有哪些方法。
机器学习能够从场景和数据集中学习，并且可以构建即时响应，而不需要人为干预或依赖于一组有限的预编程动作。该技术可以帮助你更好地了解你的数据中心系统，更有效地管理它们并防止意外停机。
创建更高效的数据中心。企业可以使用机器学习来自动管理其数据中心的物理环境，并通过软件对物理设施和数据中心架构进行实时修改，而不是警报。
降低运营风险。对于数据中心运营，防止停机是关键任务，而机器学习可以帮助你更轻松地预测和预防停机。数据中心机器学习软件监控关键设备(例如电源管理和冷却系统)的实时性能数据，并预测硬件何时出现故障。这使你可以对这些系统执行预防性维护，并防止代价高昂的停机。
基于机器学习的风险分析可提高数据中心的正常运行时间，这主要是通过构建不同配置以增加弹性;识别预防性维护的机会;以及识别潜在的网络安全风险，甚至在它们出现前。
通过智能数据减少客户流失。企业可在数据中心利用机器学习来更好地了解客户并潜在地预测消费者行为。作为客户成功计划的延伸，机器学习可以分析数据中心内收集后未使用的大量信息。
当机器学习软件与客户关系管理(CRM)系统连接时，这个基于AI的数据中心可以搜索和检索存储的历史数据库(在传统上不用于CRM)中的数据，并允许CRM系统制定不同的战略以挖掘潜在或实现客户成功。
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2022-06-18
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