Модель мережної аналітики з використанням технологій машинного навчання

Лушпа, Б. Є.

Публікація:
Модель мережної аналітики з використанням технологій машинного навчання

dc.contributor.author	Лушпа, Б. Є.
dc.date.accessioned	2024-02-28T18:01:12Z
dc.date.available	2024-02-28T18:01:12Z
dc.date.issued	2024
dc.description.abstract	Метою кваліфікаційної роботи є розробка моделі системи мережної аналітики, яка використовує методи машинного навчання. Основні внески роботи включають таке: розглянуто традиційні методики, засновані на навчанні, для NTMA; проаналізовано ключові характеристики та застосування NTMA; розглянуто методи ML, які використовуються у застосунках NTMA; розглянуто NWDAF в архітектурі стільникових мереж 5G; запропоновано модель системи для інтелектуальної мережної аналітики у стільникових мережах 5G. Використано кілька методів ML для вирішення двох основних проблем: прогнозування навантаження на мережу за допомогою аналізу часових рядів, зокрема за допомогою моделей лінійної регресії, LSTM і RNN; класифікація аномалій в мережі за допомогою моделей логістичної регресії і метода підсилювання градієнта XGBoost. Результаті цієї роботи призначені для фахівців у сфері комунікаційних систем і мереж, які планують використовувати аналітичні системи на основі штучного інтелекту для комунікаційних інфраструктур.
dc.identifier.citation	Лушпа Б. Є. Модель мережної аналітики з використанням технологій машинного навчання: пояснювальна записка до кваліфікаційної роботи здобувача вищої освіти на другому (магістерському) рівні, спеціальність 123 Комп'ютерна інженерія / Б. Є. Лушпа ; М-во освіти і науки України, Харків. нац. ун-т радіоелектроніки. – Харків, 2024. – 78 с.
dc.identifier.uri	https://openarchive.nure.ua/handle/document/25804
dc.language.iso	uk
dc.subject	керування мережею
dc.subject	машинне навчання
dc.subject	мережі 5G
dc.subject	моніторинг і аналіз мережного трафіку
dc.subject	хендовер
dc.title	Модель мережної аналітики з використанням технологій машинного навчання
dc.title.alternative	Network Analytics Model Using Machine Learning Technologies
dc.type	Other
dspace.entity.type	Publication