| Título : |
Developing Networks using Artificial Intelligence |
| Tipo de documento: |
documento electrónico |
| Autores: |
Yao, Haipeng, Autor ; Jiang, Chunxiao, Autor ; Qian, Yi, Autor |
| Mención de edición: |
1 ed. |
| Editorial: |
[s.l.] : Springer |
| Fecha de publicación: |
2019 |
| Número de páginas: |
XI, 248 p. 116 ilustraciones |
| ISBN/ISSN/DL: |
978-3-030-15028-0 |
| Nota general: |
Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos. |
| Palabras clave: |
Sistemas de comunicación inalámbrica Sistemas de comunicación móviles Inteligencia artificial Red de computadoras Comunicación inalámbrica y móvil Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
621.384 Radio y radar |
| Resumen: |
Este libro analiza principalmente los problemas más importantes en las redes futuras asistidas por inteligencia artificial, como la aplicación de diferentes enfoques de ML para investigar soluciones para monitorear, controlar y optimizar las redes de manera inteligente. Los autores se centran en cuatro escenarios de aplicación exitosa del aprendizaje automático en el espacio de la red. También analiza el principal desafío del conocimiento inteligente del tráfico de red e introduce varios algoritmos de conocimiento del tráfico basados en el aprendizaje automático, como la clasificación del tráfico, la identificación de anomalías del tráfico y la predicción del tráfico. En este libro, los autores presentan algunos enfoques de ML, como el aprendizaje por refuerzo, para abordar el problema de control de la red. Los trabajos tradicionales en el plano de control se basan en gran medida en un proceso manual para configurar el reenvío, que no se puede emplear en las condiciones actuales de la red. Para abordar este problema, se introducen varios enfoques de inteligencia artificial para estrategias de control de autoaprendizaje. Además, los problemas de gestión de recursos son omnipresentes en el campo de las redes, como la programación de trabajos, la adaptación de la tasa de bits en la transmisión de vídeo y la colocación de máquinas virtuales en la computación en la nube. En comparación con el enfoque tradicional con caja, los autores presentan algunos métodos de aprendizaje automático para resolver los complejos problemas de asignación de recursos de la red. Finalmente, en este libro se introduce la función de comprensión semántica en la red para comprender la intención comercial de alto nivel. Con el desarrollo de redes definidas por software (SDN), virtualización de funciones de red (NFV) y sistemas inalámbricos de quinta generación (5G), la red global está experimentando una profunda reestructuración y transformación. Sin embargo, con la mejora de la flexibilidad y escalabilidad de las redes, así como la complejidad cada vez mayor de las redes, el monitoreo efectivo, el control general y la optimización de la red son extremadamente difíciles. Recientemente, agregar inteligencia al plano de control a través de AI y ML se ha convertido en una tendencia y una dirección en el desarrollo de redes. La audiencia esperada de este libro incluye profesores, investigadores, científicos, profesionales, ingenieros, gerentes industriales e investigadores gubernamentales que trabajan en los campos de las redes inteligentes. . Los estudiantes de nivel avanzado que estudian informática e ingeniería eléctrica también encontrarán este libro útil como libro de texto de secundaria. . |
| Nota de contenido: |
Preface vii -- Acknowledgements ix -- Table of Contents xi -- Chapter 1 Introduction 1 -- Chapter 2 Intelligence-Driven Networking Architecture 13 -- Chapter 3 Intelligent Network Awareness 31 -- Chapter 4 Intelligent Network Control 79 -- Chapter 5 Intelligent Network Resource Management 151 -- Chapter 6 Intention Based Networking Management 191 -- Chapter 7 Conclusions and Future Challenges 237 -- Index 241. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
Developing Networks using Artificial Intelligence [documento electrónico] / Yao, Haipeng, Autor ; Jiang, Chunxiao, Autor ; Qian, Yi, Autor . - 1 ed. . - [s.l.] : Springer, 2019 . - XI, 248 p. 116 ilustraciones. ISBN : 978-3-030-15028-0 Libro disponible en la plataforma SpringerLink. Descarga y lectura en formatos PDF, HTML y ePub. Descarga completa o por capítulos.
| Palabras clave: |
Sistemas de comunicación inalámbrica Sistemas de comunicación móviles Inteligencia artificial Red de computadoras Comunicación inalámbrica y móvil Redes de comunicación informática |
| Índice Dewey: |
621.384 Radio y radar |
| Resumen: |
Este libro analiza principalmente los problemas más importantes en las redes futuras asistidas por inteligencia artificial, como la aplicación de diferentes enfoques de ML para investigar soluciones para monitorear, controlar y optimizar las redes de manera inteligente. Los autores se centran en cuatro escenarios de aplicación exitosa del aprendizaje automático en el espacio de la red. También analiza el principal desafío del conocimiento inteligente del tráfico de red e introduce varios algoritmos de conocimiento del tráfico basados en el aprendizaje automático, como la clasificación del tráfico, la identificación de anomalías del tráfico y la predicción del tráfico. En este libro, los autores presentan algunos enfoques de ML, como el aprendizaje por refuerzo, para abordar el problema de control de la red. Los trabajos tradicionales en el plano de control se basan en gran medida en un proceso manual para configurar el reenvío, que no se puede emplear en las condiciones actuales de la red. Para abordar este problema, se introducen varios enfoques de inteligencia artificial para estrategias de control de autoaprendizaje. Además, los problemas de gestión de recursos son omnipresentes en el campo de las redes, como la programación de trabajos, la adaptación de la tasa de bits en la transmisión de vídeo y la colocación de máquinas virtuales en la computación en la nube. En comparación con el enfoque tradicional con caja, los autores presentan algunos métodos de aprendizaje automático para resolver los complejos problemas de asignación de recursos de la red. Finalmente, en este libro se introduce la función de comprensión semántica en la red para comprender la intención comercial de alto nivel. Con el desarrollo de redes definidas por software (SDN), virtualización de funciones de red (NFV) y sistemas inalámbricos de quinta generación (5G), la red global está experimentando una profunda reestructuración y transformación. Sin embargo, con la mejora de la flexibilidad y escalabilidad de las redes, así como la complejidad cada vez mayor de las redes, el monitoreo efectivo, el control general y la optimización de la red son extremadamente difíciles. Recientemente, agregar inteligencia al plano de control a través de AI y ML se ha convertido en una tendencia y una dirección en el desarrollo de redes. La audiencia esperada de este libro incluye profesores, investigadores, científicos, profesionales, ingenieros, gerentes industriales e investigadores gubernamentales que trabajan en los campos de las redes inteligentes. . Los estudiantes de nivel avanzado que estudian informática e ingeniería eléctrica también encontrarán este libro útil como libro de texto de secundaria. . |
| Nota de contenido: |
Preface vii -- Acknowledgements ix -- Table of Contents xi -- Chapter 1 Introduction 1 -- Chapter 2 Intelligence-Driven Networking Architecture 13 -- Chapter 3 Intelligent Network Awareness 31 -- Chapter 4 Intelligent Network Control 79 -- Chapter 5 Intelligent Network Resource Management 151 -- Chapter 6 Intention Based Networking Management 191 -- Chapter 7 Conclusions and Future Challenges 237 -- Index 241. |
| En línea: |
https://link-springer-com.biblioproxy.umanizales.edu.co/referencework/10.1007/97 [...] |
| Link: |
https://biblioteca.umanizales.edu.co/ils/opac_css/index.php?lvl=notice_display&i |
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