11,8 тыс подписчиков
Перенос обучения позволяет адаптировать модели анализа мобильного трафика
#наука_мгу
На факультете вычислительной математики и кибернетики МГУ исследовали методы машинного обучения для классификации мобильного трафика в условиях его шифрования. Ученые проанализировали подходы, позволяющие выявлять закономерности в сетевых данных и адаптировать модели к изменяющимся условиям без полного переобучения.
Исследователями был разработан конвейер обработки сетевых данных и построены модели глубокого обучения для классификации зашифрованного мобильного трафика. Полученные результаты подтвердили перспективность применения переноса обучения, который позволяет адаптировать ранее обученные модели к новым условиям работы сетей и обновлениям приложений без необходимости сбора больших объемов новых размеченных данных.
Около минуты
4 июня