ИССЛЕДОВАНИЕ АЛГОРИТМОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ СЕТЕВЫХ СРЕЗОВ

Данная статья посвящена исследованию алгоритмов машинного обучения для распознавания сетевых срезов в 5G. В условиях динамичного развития сетевых технологий сегментирование сети становится ключевым инструментом для оптимизации сетей. Автор анализирует различные подходы и методы машинного обучения, направленные на эффективное определение и классификацию сетевых срезов, что имеет критическое значение для управления сетевыми ресурсами и повышения общей производительности. Цель исследования заключается в анализе моделей для поиска такой из них, которая будет способна точно определять наиболее подходящие фрагменты сети для различных видов услуг, что, в свою очередь, способствует повышению производительности сети и эффективности использования ресурсов. Результаты и выводы исследования могут быть полезны для развития более эффективных и автоматизированных методов управления сетью на основе анализа сетевых срезов с использованием машинного обучения.