Machine Learning for Telecommunication

Machine Learning for Telecommunication implementa una arquitectura de machine learning escalable y personalizable que proporciona un marco para cargas de trabajo integrales de machine learning para su uso en casos de uso de telecomunicaciones. Esta orientación simplifica el proceso de exploración de datos ad hoc, procesamiento de datos e ingeniería de características, así como la creación de modelos de machine learning, lo que incluye el entrenamiento, la evaluación y la ejecución de predicciones mediante la implementación del modelo en un punto de conexión.

La orientación también incluye un conjunto de datos sintéticos de registros de datos de IP (IPDR) para telecomunicaciones a fin de mostrar cómo se usan los algoritmos de machine learning para probar y entrenar modelos con el propósito de análisis predictivo en el área de telecomunicaciones. Puede utilizar los blocs de notas de Jupyter como punto de partida para hacer su propia investigación de inteligencia artificial con el objetivo de desarrollar sus propios modelos de ML personalizados. O bien, puede adaptar los blocs de notas incluidos a su caso de uso particular.