如何生成AI RAN训练数据集

AI RAN 仿真工具集
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创建和整理AI RAN训练数据

生成人工智能(AI)训练数据集需要具有代表性的无线接入网(RAN)场景、源网络数据,以及一个能够将原始或合成数据转换为经过整理的数据集的受控处理流程。网络数字孪生可以在链路、系统和网络各级生成逼真的合成数据,而仿真测试床或实时网络捕获数据则可为数据集补充额外的运行条件、协议行为和用户移动性信息。

数据集准备包括导入源数据、清理和验证记录、进行标注或注释、对字段进行标准化或规范化处理,以及对种子数据进行增强以增加数据量和多样性。工程师可以检查数据分布和异常情况,以可追溯的方式存储带版本的数据集,并在模型开发工作流中使用生成的训练数据,随后在数字孪生或实验室环境中,根据网络关键绩效指标对候选模型进行验证。

合成AI无线接入网(RAN)数据集生成解决方案

构建合成无线接入网(RAN)训练数据集需要明确的网络场景、源数据以及可重复的数据整理工作流。S6221A AI RAN 仿真工具集将来自网络数字孪生、仿真测试床和实时网络的数据与用于数据管理的人工智能开发平台相结合。 该工作流可导入源数据,执行清洗和预处理,应用标注、归一化、数据增强、多样性处理和缩放等操作,最终生成用于人工智能(AI)模型训练和测试的精选数据集。数据集和模型版本可连同元数据和可追溯性信息一同存储,而基准测试功能则可将候选模型和网络关键性能指标与基准结果进行对比。

参见合成 AI RAN 数据集生成解决方案的框图

合成AI RAN数据集生成方案的框图

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