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| Titre : | Analyse de la performance d'un réseau de télécommunications | | Type de document : | theses et memoires | | Auteurs : | Massinissa Moussaoui, Auteur ; Koceila Ouali, Auteur ; Tassadit Becha, Directeur de thèse | | Editeur : | Tizi-Ouzou : UMMTO F.G.E.I | | Année de publication : | 2024 | | Importance : | 61 p. | | Présentation : | ill. | | Format : | PDF | | Note générale : | Bibliogr. | | Langues : | Français | | Mots-clés : | Intelligence artificielle Apprentissage automatique Réseaux de télécommunications Performance réseau Algorithmes de classification, Classification binaire Deep Learning Matrice de confusion KPI QoS. | | Résumé : | Ce mémoire étudie l'application de techniques d'intelligence artificielle pour l'analyse des performances des réseaux de télécommunications. Une évaluation comparative de différents algorithmes d'apprentissage automatique (KNN, SVM, XGBoost, forêts aléatoires) et d'apprentissage profond (CNN, RNN, LSTM) a été réalisée sur un jeu de données caractéristique des indicateurs réseaux. Bien que le jeu de données utilisé soit de taille limitée, les expériences menées ont permis d'observer des tendances significatives quant à la performance des modèles. Les résultats montrent que les approches par forêts aléatoires et XGBoost présentent une robustesse particulière pour ce type de données techniques, offrant des prédictions précises tout en maintenant une bonne interprétabilité.
Cette étude démontre le potentiel de ces méthodes pour le diagnostic et l'optimisation des réseaux de télécommunications. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=38077 |
Analyse de la performance d'un réseau de télécommunications [theses et memoires] / Massinissa Moussaoui, Auteur ; Koceila Ouali, Auteur ; Tassadit Becha, Directeur de thèse . - Tizi-Ouzou (Tizi-Ouzou) : UMMTO F.G.E.I, 2024 . - 61 p. : ill. ; PDF. Bibliogr. Langues : Français | Mots-clés : | Intelligence artificielle Apprentissage automatique Réseaux de télécommunications Performance réseau Algorithmes de classification, Classification binaire Deep Learning Matrice de confusion KPI QoS. | | Résumé : | Ce mémoire étudie l'application de techniques d'intelligence artificielle pour l'analyse des performances des réseaux de télécommunications. Une évaluation comparative de différents algorithmes d'apprentissage automatique (KNN, SVM, XGBoost, forêts aléatoires) et d'apprentissage profond (CNN, RNN, LSTM) a été réalisée sur un jeu de données caractéristique des indicateurs réseaux. Bien que le jeu de données utilisé soit de taille limitée, les expériences menées ont permis d'observer des tendances significatives quant à la performance des modèles. Les résultats montrent que les approches par forêts aléatoires et XGBoost présentent une robustesse particulière pour ce type de données techniques, offrant des prédictions précises tout en maintenant une bonne interprétabilité.
Cette étude démontre le potentiel de ces méthodes pour le diagnostic et l'optimisation des réseaux de télécommunications. | | Diplôme : | Master | | Permalink : | ./index.php?lvl=notice_display&id=38077 |
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