機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過這篇文章，小編希望大家可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)的概念是什么

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，它專注于如何讓計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過對(duì)數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)學(xué)習(xí)來改進(jìn)特定算法的性能。機(jī)器學(xué)習(xí)的核心在于使用算法來解析數(shù)據(jù)，從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測或決策。這個(gè)過程涉及到大量的數(shù)據(jù)和算法的選擇，旨在使模型能夠掌握數(shù)據(jù)中所蘊(yùn)含的潛在規(guī)律，從而對(duì)未知數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確分類或預(yù)測。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一個(gè)跨領(lǐng)域的學(xué)科，它融合了概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、計(jì)算機(jī)科學(xué)等多個(gè)學(xué)科的理論和技術(shù)。算法如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等被廣泛應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，尤其是在圖像識(shí)別、語音識(shí)別和自然語言處理等方面。機(jī)器學(xué)習(xí)可以根據(jù)數(shù)據(jù)的類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)，其中監(jiān)督學(xué)習(xí)依賴于正確的輸出結(jié)果，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)則不需要這樣的預(yù)設(shè)。

此外，機(jī)器學(xué)習(xí)也被稱為人工智能的核心，因?yàn)樗鼘ｉT研究計(jì)算機(jī)如何模仿或?qū)崿F(xiàn)人類的認(rèn)知和學(xué)習(xí)過程。機(jī)器學(xué)習(xí)的過程包括從歷史數(shù)據(jù)中訓(xùn)練模型，然后在新的數(shù)據(jù)上產(chǎn)生未知的屬性和技能，這與人類通過經(jīng)驗(yàn)和歸納來預(yù)測的方式有所不同。

綜上所述，機(jī)器學(xué)習(xí)是利用數(shù)據(jù)或經(jīng)驗(yàn)來優(yōu)化計(jì)算機(jī)程序性能的方法，它通過算法和數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，并根據(jù)這些模型對(duì)未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測，以獲取新的知識(shí)和技能，并改善自身性能。

二、機(jī)器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)中的實(shí)際應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)有助于大數(shù)據(jù)系統(tǒng)以及大區(qū)域網(wǎng)絡(luò)中的分析，以便在管理此類網(wǎng)絡(luò)時(shí)識(shí)別復(fù)雜的模式。著眼于這些機(jī)會(huì)，網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的研究人員將深度學(xué)習(xí)模型用于網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控和分析應(yīng)用，如流量分類和預(yù)測、擁塞控制等。

1. 帶內(nèi)網(wǎng)絡(luò)遙測

網(wǎng)絡(luò)遙測數(shù)據(jù)提供有關(guān)網(wǎng)絡(luò)性能的基本指標(biāo)。這些信息通常很難解釋?？紤]到網(wǎng)絡(luò)中通過的大小和總數(shù)據(jù)具有巨大的價(jià)值。如果使用得當(dāng)，它可以大大提高性能。

機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)過訓(xùn)練，可以理解遙測數(shù)據(jù)中的相關(guān)性和模式，最終能夠根據(jù)從歷史數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的情況預(yù)測未來。這有助于管理未來的網(wǎng)絡(luò)中斷。

2. 資源分配和擁塞控制

每個(gè)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)都有一個(gè)預(yù)定義的總吞吐量。它進(jìn)一步分為不同預(yù)定義帶寬的多個(gè)通道。在這種情況下，每個(gè)最終用戶的總帶寬使用量是靜態(tài)預(yù)定義的，網(wǎng)絡(luò)的某些部分總是會(huì)存在瓶頸，其中網(wǎng)絡(luò)被大量使用。

為了避免這種擁塞，可以訓(xùn)練有監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來實(shí)時(shí)分析網(wǎng)絡(luò)流量，并以網(wǎng)絡(luò)遇到最少瓶頸的方式推斷每個(gè)用戶的適當(dāng)帶寬限制量。

此類模型可以從網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)信息中學(xué)習(xí)，例如每個(gè)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的活動(dòng)用戶總數(shù)、每個(gè)用戶的歷史網(wǎng)絡(luò)使用數(shù)據(jù)、基于時(shí)間的數(shù)據(jù)使用模式、用戶跨多個(gè)接入點(diǎn)的移動(dòng)等。

3. 流量分類

在每個(gè)網(wǎng)絡(luò)中，存在各種流量，如虛擬主機(jī)(HTTP)，文件傳輸(FTP)，安全瀏覽(HTTPS)，HTTP實(shí)時(shí)視頻流(HLS)，終端服務(wù)(SSH)等?，F(xiàn)在，在網(wǎng)絡(luò)帶寬使用方面，它們中的每一個(gè)都表現(xiàn)不同，通過FTP傳輸文件。它連續(xù)使用大量數(shù)據(jù)。

例如，如果正在流式傳輸視頻，則它使用塊中的數(shù)據(jù)和緩沖方法。當(dāng)不同類型的流量以無監(jiān)督的方式在網(wǎng)絡(luò)中運(yùn)行時(shí)，可以看到一些臨時(shí)阻塞。

為了避免這種情況，可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)分類器來分析和分類網(wǎng)絡(luò)中的流量類型。然后，這些模型可用于推斷網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，如分配的帶寬、數(shù)據(jù)上限等，通過改進(jìn)所服務(wù)請(qǐng)求的調(diào)度以及動(dòng)態(tài)更改分配的帶寬來幫助提高網(wǎng)絡(luò)性能。

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