Публікація:
Моделі штучного інтелекту для управління та оптимізації peer-to-peer мереж

Завантаження...
Зображення мініатюри

Дата

2023

Назва журналу

ISSN журналу

Назва тома

Видавництво

Дослідницькі проекти

Організаційні підрозділи

Видання журналу

Анотація

Об'єкт дослідження – розробка системи машинного навчання для оптимізації трафіку або алгоритмів збереження даних в peer-to-peer мережі. Мета роботи – проектування та реалізація машинного навчання на великій кількості агентів з використанням хмарних технологій та поширення моделей навчання між агентами для оптимізації пропускної спроможності та ефективності мережі. Області застосування – комунікації та хмарні технології. Методи дослідження – аналіз теоретичного матеріалу, технічної літератури, ринку існуючих рішень та практична реалізація самостійно розробленого додатка. Визначено вимоги до роботи мережі, проблеми пов’язані з розподіленими мережами, розроблено та запроваджено алгоритми машинного навчання для пошуку патернів в даних та зменшення розміру навантаження.

Опис

Ключові слова

збереження даних, алгоритми штучного інтелекту, оптимізаціія трафіку розподілених систем, розподілені peer-to-peer системи

Бібліографічний опис

Кучук А. О. Моделі штучного інтелекту для управління та оптимізації peer-to-peer мереж : пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 122 Комп’ютерні науки / А. О. Кучук ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2023. – 100 с.

DOI