Journal des technologies de l'information et du génie logiciel
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Abstrait

Prévision du trafic sur le réseau universitaire à l'aide de la méthode d'apprentissage profond

Ji-hoon Lee

L'article décrit ce qui se passerait si des méthodes d'apprentissage profond étaient mises en œuvre pour le trafic réseau universitaire. Afin de prédire le résultat, l'article comparera le réseau avant et après la mise en œuvre de l'apprentissage profond. Si les résultats montrent une augmentation de la vitesse de transfert de données après la mise en œuvre de l'apprentissage profond, cela suggère que la mise en œuvre de l'apprentissage profond dans n'importe quel système réseau améliorera très probablement la vitesse de transfert de données. L'article définit d'abord ce qu'est l'apprentissage profond. Il utilise ensuite différentes méthodes d'apprentissage profond afin de former le système. Le système passera par la phase de formation, la phase de test et la phase de prédiction afin de le familiariser avec le système réseau actuel. Une fois qu'il comprendra le système réseau, il trouvera le système réseau optimisé afin d'améliorer la vitesse de connexion réseau.