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Self Organizing Networks: studio di fattibilita' di un sistema predittivo
Parole chiave MACHINE LEARNING, ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS, PREDICTION METHODS, PYTHON
Riferimenti MONICA VISINTIN
Riferimenti esterni Ing. Andrea Buldorini, Ing. Salvatore Scarpina, Telecom Italia
Tipo tesi SPERIMENTALE E SIMULAZIONI
Descrizione Le reti cellulari stanno diventando sempre piu' complesse, la loro gestione manuale deve essere sostituita da una gestione automatizzata (Self Organizing Networks). In particolare, in caso di sovraccarico di una cella, e' necessario modificare la rete in modo che il carico in eccesso venga distribuito su celle adiacenti. Al momento la gestione e' di tipo reattivo (si verifica il sovraccarico e quindi si prendono le contromisure), ma la si vuole far diventare di tipo predittivo (si prevede che ci sara' il sovraccarico e si opera in modo che non si verifichi). Nella tesi si studieranno tecniche di predizione da applicare a dati reali.
Conoscenze richieste Python (PyTorch Pandas), tecniche di machine learning, reti neurali, tecniche di predizione.
Note La tesi si svolgera' in collaborazione con Telecom Italia, ma non in azienda. La tesi deve essere iniziata ad Ottobre 2019 e deve essere conclusa entro Marzo 2020.
Scadenza validita proposta 08/12/2019
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