Prof. Michael Seufert h?lt heute im Rahmen des IfI-Kolloquiums an der Universit?t Zürich einen Vortrag zum Thema ?Machine Learning-supported Network Management for User-centric Communication Networks“. In seinem Vortrag wird er er?rtern, wie Techniken des maschinellen Lernens zur Optimierung und Steuerung moderner Kommunikationsnetze eingesetzt werden k?nnen, um das Nutzererlebnis zu verbessern.

Zusammenfassung:

In modernen benutzerzentrierten Netzwerken wird es immer schwieriger, eine hohe Quality of Experience (QoE) für Internetanwendungen zu gew?hrleisten, da traditionelle Monitoring- und Managementmethoden an ihre Grenzen sto?en. In diesem Vortrag wird untersucht, wie maschinelles Lernen als leistungsstarkes Werkzeug zur Bew?ltigung dieser Herausforderungen dienen kann. ?berwachte maschinelle Lernmodelle k?nnen eine hochpr?zise QoE-?berwachung erm?glichen, sogar für verschlüsselten Netzwerkverkehr, w?hrend Reinforcement Learning vielversprechende Strategien für eine proaktive QoE-Optimierung bietet. Trotz dieser Vorteile müssen jedoch auch Herausforderungen wie die ?beranpassung von Modellen und der Bedarf an gelabelten QoE-Daten angegangen werden.

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