Какие алгоритмы используются в современных мобильных сетях для оптимизации передачи данных?

Некоторые алгоритмы, которые используются в современных мобильных сетях для оптимизации передачи данных:

• Алгоритмы машинного обучения. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Обучаются на исторических данных для прогнозирования влияния электромагнитных и атмосферных помех на качество связи. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Также используются для определения оптимальных параметров передачи данных и разделения потоков передачи по различным каналам. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Алгоритмы глубокого обучения. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Например, рекуррентные нейронные сети (RNN) для анализа временных рядов и предсказания изменений в канале связи, свёрточные нейронные сети (CNN) для анализа спектров сигналов. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Распределённые алгоритмы. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Например, федеративное обучение для обучения моделей на периферийных устройствах без передачи данных в центральные серверы. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Алгоритмы обработки больших данных. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Используются для обработки большого объёма телекоммуникационных данных, выявления аномалий и анализа характеристик сети. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Алгоритмы предиктивного управления. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai Используют исторические и текущие данные для прогнозирования потенциальных проблем, таких как перегрузка сети или падение качества связи. www.xn----8sbempclcwd3bmt.xn--p1ai
• Модели на основе цепей Маркова. pandia.org Позволяют учитывать динамическое поведение узлов сети, помогают предсказывать их перемещение и своевременно адаптировать маршруты для предотвращения потерь данных. pandia.org