情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

ディープラーニング手法を用いた大学ネットワークトラフィックの予測

イ・ジフン

この論文では、大学のネットワーク トラフィックにディープラーニング手法を実装すると何が起こるかについて説明します。結果を予測するために、ディープラーニングの実装前と実装後のネットワークを比較します。結果がディープラーニングの実装後にデータ転送速度の向上を示した場合、どのネットワーク システムでもディープラーニングを実装するとデータ転送速度が向上する可能性が高いことが示唆されます。この論文では、まずディープラーニングとは何かを定義します。次に、システムをトレーニングするためにディープラーニングのさまざまな手法を利用します。システムは、現在のネットワーク システムに慣れるために、トレーニング フェーズ、テスト フェーズ、予測フェーズを経ます。ネットワーク システムを理解すると、ネットワーク接続の速度を向上させるために最適化されたネットワーク システムを見つけます。