Сравнение различных подходов к использованию алгоритмов машинного обучения в информационно-телекоммуникационных решениях

1.

Сравнение различных подходов к
использованию алгоритмов
машинного обучения в
информационнотелекоммуникационных решениях
В этом исследовании мы проанализируем различные методы
применения современных алгоритмов машинного обучения для
улучшения работы информационно-телекоммуникационных систем.
Изучим их преимущества и недостатки, а также представим
рекомендации по их эффективному внедрению.

2.

Введение
Актуальность темы
Цель исследования
Машинное обучение активно
Анализ и сравнение различных
применяется в информационно-
подходов к применению машинного
телекоммуникационных системах
обучения в ИТС.
для оптимизации процессов и
повышения эффективности.
Задачи
Обзор методов, выбор алгоритмов, тестирование, сравнение и формулирование
выводов.

3.

Обзор литературы
Общие сведения о ML
Применение в ИТС
Основные методы
Методы машинного обучения
Машинное обучение активно
Наиболее распространенные
можно разделить на три
используется в
алгоритмы в ИТС - это
основные категории:
интеллектуальных
классификация, регрессия,
обучение с учителем, без
транспортных системах для
кластеризация и анализ
учителя и с подкреплением.
оптимизации трафика,
временных рядов, каждый из
Они имеют свои
предсказания отказов,
которых имеет свои сильные
преимущества и недостатки и
управления качеством
стороны.
применяются в разных
обслуживания и обеспечения
задачах.
безопасности.

4.

Выбор алгоритмов
Деревья
решений
Линейные модели
Нейронные сети
Деревья решений
Линейные модели
Нейронные сети
Градиентный
бустинг
Градиентный бустинг
отличаются высокой
просты и быстры в
демонстрируют
показывает высокую
интерпретируемость
работе, но
высокую точность,
производительность,
ю, однако могут
ограничены в
но требуют
но требует
склоняться к
решении
значительных
длительного
переобучению при
нелинейных задач.
вычислительных
обучения.
работе со сложными
ресурсов для
данными.
обучения и
применения.

5.

Применение в ИТС
Оптимизация
сетевого
траф ика
Предсказание
отказов
оборудования
Управление
QoS
Обнаружение
аномалий
Прогнозирование
Выявление
Прогнозирование
Анализ
проблем с качеством
подозрительных
нагрузки и
исторических
обслуживания в сети
действий и
динамическое
данных и выявление
дает возможность
нетипичной
управление
закономерностей
своевременно
активности в сети
трафиком
помогает
вносить коррективы
позволяет
позволяет
предсказывать
в настройки и
предотвращать
оптимизировать
отказы
улучшать ключевые
кибератаки и
использование
оборудования, что в
параметры
обеспечивать
сетевых ресурсов
свою очередь
производительности.
надежную защиту
и повысить
позволяет проводить
производительност
профилактическое
ь ИТС.
обслуживание и
избегать
внеплановых
простоев.
ИТС.

6.

Описание датасета
Источник данных
Предобработка
Данные для обучения моделей
Исходные данные были очищены
были получены из журналов
от ошибок и артефактов,
сетевых событий и показателей
нормализованы и преобразованы в
мониторинга оборудования.
удобный для анализа формат.
Разделение данных
Датасет был разделен на обучающую и тестовую выборки для оценки
производительности моделей машинного обучения.

7.

Сравнение подходов
Метрики оценки
Оптимизация
трафика
Предсказание
отказов
Обеспечение
QoS
мера, MSE и AUC-
Нейронные сети и
Линейные модели и
Градиентный бустинг
ROC - ключевые
градиентный бустинг
деревья решений
и нейронные сети
метрики для оценки
показали наилучшие
продемонстрировал
оказались наиболее
эффективности
результаты в задаче
и высокую точность
эффективными при
различных моделей
оптимизации
в прогнозировании
решении задач
машинного
транспортных
возможных отказов
управления
обучения.
потоков.
систем.
качеством
Точность, полнота, F-
обслуживания (QoS)
в ИТС.

8.

Обсуждение
Преимущества
Недостатки
Влияние на индустрию
Использование алгоритмов
Вместе с тем, применение
Внедрение алгоритмов
машинного обучения в ИТС
данных технологий требует
машинного обучения в ИТС
обеспечивает высокую
тщательной настройки и
оказывает положительное
точность, автоматизацию
может быть
влияние, повышая качество
процессов и гибкость,
ресурсозатратным.
обслуживания, снижая
позволяя быстро
Необходимо также
затраты и улучшая
адаптироваться к
тщательно следить за
безопасность дорожного
меняющимся условиям.
переобучением моделей.
движения.

9.

Заключение
Итоги иссл едов ания: Сравнение подходов к машинному обучению в интеллектуальных
транспортных системах (ИТС) показало, что выбор алгоритма во многом зависит от конкретной
задачи.
Деревья решений и
линейные модели
Нейронные сети и
градиентный бустинг
Рекомендации
Данные методы подходят для
Эти более сложные модели
Стоит исследовать
интерпретируемых задач с
эффективны для решения
ансамблевые методы,
относительно простыми
трудных задач с
собирать новые данные и
зависимостями в данных.
нелинейными
оптимизировать
зависимостями.
гиперпараметры моделей.

10.

Вопросы и ответы
Спасибо за внимание! Вопросы?