論文の概要: Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning and related
techniques for Computer Networking Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.15103v1
- Date: Wed, 21 Apr 2021 05:40:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-03 00:13:56.721872
- Title: Applications of Artificial Intelligence, Machine Learning and related
techniques for Computer Networking Systems
- Title（参考訳）: コンピュータネットワークシステムにおける人工知能、機械学習および関連技術の適用
- Authors: Krishna M. Sivalingam
- Abstract要約: 本稿では,人工知能と機械学習(AI/ML)の応用について概観し,コンピュータネットワークの領域における問題に対処する。
この技術は、効率的で正確なトラフィック予測、トラフィック分類、異常検出、ネットワーク管理、ネットワークセキュリティ、ネットワークリソースの割り当てと最適化をサポートするために使われてきた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.8376091455761258
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This article presents a primer/overview of applications of Artificial
Intelligence and Machine Learning (AI/ML) techniques to address problems in the
domain of computer networking. In particular, the techniques have been used to
support efficient and accurate traffic prediction, traffic classification,
anomaly detection, network management, network security, network resource
allocation and optimization, network scheduling algorithms, fault diagnosis and
many more such applications. The article first summarizes some of the key
networking concepts and a few representative machine learning techniques and
algorithms. The article then presents details regarding the availability of
data sets for networking applications and machine learning software and
toolkits for processing these data sets. Highlights of some of the standards
activities, pursued by ITU-T and ETSI, which are related to AI/ML for
networking, are also presented. Finally, the article discusses a small set of
representative networking problems where AI/ML techniques have been
successfully applied.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,人工知能と機械学習(AI/ML)技術のコンピュータネットワーク分野における問題への取り組みについて概観する。
特に、効率的で正確なトラフィック予測、トラフィック分類、異常検出、ネットワーク管理、ネットワークセキュリティ、ネットワークリソースの割り当てと最適化、ネットワークスケジューリングアルゴリズム、障害診断、その他多くのアプリケーションをサポートするためにこの技術が使われている。
この記事ではまず、主要なネットワーク概念と、いくつかの代表的な機械学習技術とアルゴリズムを要約する。
この記事では、ネットワークアプリケーションと機械学習ソフトウェアのためのデータセットと、これらのデータセットを処理するためのツールキットの可用性に関する詳細を紹介する。
ITU-TとETSIによって追求された、ネットワークのためのAI/MLに関連するいくつかの標準アクティビティのハイライトも紹介されている。
最後に、AI/ML技術がうまく適用された、いくつかの代表的ネットワーク問題について論じる。
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