Розроблення адаптивних систем машинного навчання для прийняття рішень у телекомунікаційних системах на основі Big Data

Abstract

Розробка адаптивних систем машинного навчання в комунікаційних системах на основі великих даних надає нові можливості для підвищення ефективності роботи та здатності реагувати на систематичні зміни умов. В роботі досліджено різні методи обробки даних і передові технології, такі як класичні статистичні технології, машинне навчання та глибоке навчання, щоб витріщити проблеми оброблення великих даних у сфері комунікацій. Класичні методи, такі як статистичний аналіз, кластеризація та регресія, все ще є важливими інструментами для визначення моделей і тенденцій, але передові технології, такі як глибоке навчання та обробка природної мови, дозволяють покращити аналіз. З точки зору управління мережею, інструменти на основі штучного інтелекту та Інтернету речей вважаються ключовими для автоматизованих процесів, оптимізації передачі даних і покращення взаємодії з користувачем. Поєднання алгоритмів машинного навчання та аналізу великих даних дозволяє постачальникам телекомунікаційних послуг отримувати реальну інформацію та швидко адаптуватися до коливань мережі, тим самим підвищуючи конкурентоспроможність на ринку. Зі збільшенням обсягу даних операторів закликають інвестувати в адаптивні рішення, щоб не відставати від технологічного прогресу та задовольняти мінливі потреби клієнтів. Алгоритми оптимізації, математичні моделі та технології машинного та глибокого навчання, такі як методи на основі штучного інтелекту, можуть допомогти підвищити точність прогнозування та розподілу ресурсів. Дослідження підкреслює роль адаптивних систем прийняття рішень, особливо тому, що вони можуть динамічно розподіляти мережеві ресурси, реагувати на зміни навантаження в реальному часі, тим самим скорочуючи час простою та знижуючи ризик переривання кінцевого обслуговування користувачів. Крім того, робота також наголошує на застосуванні додатків безпеки мережі штучного інтелекту та використовує глибоке навчання для виявлення ненормальних умов мережевого трафіку для запобігання вразливості безпеки. Автоматизовані системи аналізу великих даних можуть виявляти та зменшувати загрози в режимі реального часу, захищати конфіденційну інформацію та гарантувати цілісність даних. За допомогою проведеного моделювання доведено адаптивність та ефективність запропонованої системи машинного навчання у сфері комунікацій на основі оброблення великих даних. Це також підтверджує здатність системи розширюватися та підтримувати стабільність, коли обсяг даних зростає, вказуючи на те, що вона підходить для хмарних додатків, які важливі для цілісності даних і можливостей реагування. Аналіз економічної ефективності розподілених нерозподілених систем зв'язку показує, що розподілені системи мають економічні переваги та швидшу окупність інвестицій, що підтверджує доцільність великомасштабної обробки даних. Це дослідження пропонує методи прийняття рішень у режимі реального часу в телекомунікаційних системах, що забезпечують масштабованістюь та надійність, сприяє розвитку адаптивного машинного навчання. Зі збільшенням складності та кількості даних запропонований метод може досягти ефективної обробки даних, сприяти активному реагуванню на попит мережі та забезпечувати послуги високої якості. Результати підкреслили потенціал машинного навчання, що динамічно адаптується до складних сценаріїв даних і змінних умов мережі зв’язку. Ця адаптація до цілісності та надійності даних високого рівня особливо корисна для забезпечення цілісності даних і швидкого відгуку. Крім того, дослідження також дає рекомендації щодо покращення продуктивності системи шляхом вибору моделей машинного навчання, технології попередньої обробки даних і налаштування для конкретних випадків використання. Використовуючи передову технологію штучного інтелекту, таку як глибоке навчання для прогнозного аналізу, система може ефективно ідентифікувати режим даних, щоб оператори могли прогнозувати навантаження на мережу та приймати рішення. Ці розробки підтримують сильну структуру прийняття рішень не тільки для підвищення ефективності мережі, але й для підвищення рівня якості обслуговування клієнтів. Майбутній напрямок дослідження включає дослідження та вдосконалений алгоритм виявлення аномальних ситуацій, технологію фільтрації даних для покращення сценаріїв у реальному часі та довгострокові економічні вигоди від використання розподілених та адаптивних структур машинного навчання в різних середовищах зв’язку. Розробляючи та впроваджуючи такі структури, система зв’язку може краще обробляти зростаючі дані [1-7]. Об’єкт дослідження – Телекомунікаційні системи з обробленням Big Data. Сфера дослідження – Алгоритми прийняття рішень. Мета дослідження – Вдосконалення методів прийняття рішень при обробці Big Data з використанням машинного навчання для підвищення ефективності роботи телекомунікаційних систем.The development of adaptive machine learning systems in communication systems based on big data provides new opportunities for increasing work efficiency and the ability to respond to systematic changes in conditions. The paper explores various data processing methods and advanced technologies, such as classical statistical techniques, machine learning, and deep learning, to address the challenges of big data processing in the field of communications. Classical methods such as statistical analysis, clustering and regression are still important tools for identifying patterns and trends, but advanced technologies such as deep learning and natural language processing allow for improved analysis. From a network management perspective, tools based on artificial intelligence and the Internet of Things are considered key to automated processes, optimizing data transmission and improving user experience. The combination of machine learning algorithms and big data analysis allows telecommunication service providers to obtain real-world information and quickly adapt to network fluctuations, thereby increasing competitiveness in the market. As the volume of data increases, operators are urged to invest in adaptive solutions to keep up with technological progress and meet the changing needs of customers. Optimization algorithms, mathematical models, and machine and deep learning technologies, such as artificial intelligence-based methods, can help improve the accuracy of forecasting and resource allocation. The study highlights the role of adaptive decision-making systems, especially because they can dynamically allocate network resources, respond to load changes in real time, thereby reducing downtime and reducing the risk of interruption of end-user service. In addition, the paper also emphasizes the application of artificial intelligence network security applications and uses deep learning to detect abnormal network traffic conditions to prevent security vulnerabilities. Automated big data analytics systems can detect and mitigate threats in real-time, protect sensitive information, and ensure data integrity. With the help of the conducted modeling, the adaptability and effectiveness of the proposed machine learning system in the field of communications based on big data processing have been proven. It also validates the system's ability to scale and maintain stability as data volumes grow, indicating that it is suitable for cloud-based applications that are critical to data integrity and responsiveness. Analysis of the economic efficiency of distributed non-distributed communication systems shows that distributed systems have economic advantages and a faster return on investment, which confirms the feasibility of large-scale data processing. This research proposes real-time decision-making methods in telecommunication systems that provide scalability and reliability, and contribute to the development of adaptive machine learning. As the complexity and amount of data increases, the proposed method can achieve efficient data processing, promote active response to network demand, and provide high-quality services. The results highlighted the potential of machine learning to dynamically adapt to complex data scenarios and changing communications network conditions. This adaptation to high-level data integrity and reliability is particularly useful for ensuring data integrity and fast response. In addition, the study also provides recommendations for improving system performance by selecting machine learning models, data preprocessing techniques, and customizing for specific use cases. Using advanced artificial intelligence technology such as deep learning for predictive analysis, the system can effectively identify the data mode so that operators can predict network load and make decisions. These developments support a strong decision-making framework not only to improve network efficiency, but also to improve the quality of customer service. Future research direction includes research and improved anomaly detection algorithm, data filtering technology to improve real-time scenarios, and long-term economic benefits of using distributed and adaptive machine learning frameworks in various communication environments. By developing and implementing such frameworks, the communication system can better handle growing data and provide reliable and efficient communication solutions that meet industry requirements [1-7]. Study object - Telecommunication systems based on Big Data. Scope of research - Decision-making algorithms. Goal of research - Research of decision-making methods for Big Data processing using artificial intelligence to improve telecommunication system efficiency. This study demonstrates that adaptive machine learning systems grounded in big data processing enhance communication networks' efficiency and responsiveness. By integrating advanced machine learning and traditional statistical methods, the research supports real-time decision-making, optimized resource allocation, and robust network security. Results confirm the scalability and economic benefits of distributed systems, suggesting they are well-suited for cloud-based applications. Future advancements in anomaly detection and data filtering are recommended to improve real-time adaptability, positioning adaptive machine learning frameworks as essential for meeting the demands of evolving communication environments.