¿Es el aprendizaje automático útil en las comunicaciones inalámbricas?

Answer 1

Hoy en día, Machine Learning tiene aplicaciones directas en proyectos de comunicación principales. Las compañías de comunicaciones inalámbricas y los laboratorios de investigación están utilizando particularmente ML y Neural Networks para construir redes de radio cognitivas y redes de inspiración biológica. Están experimentando con redes autoadaptativas, redes cognitivas que son capaces de reconfigurarse dinámicamente según los requisitos. Estas redes emulan el funcionamiento del cerebro humano para transferir datos de manera segura y eficiente a velocidades decentes.

Sin lugar a dudas, el alcance del Aprendizaje automático en la construcción de sistemas de comunicación de última generación es enorme y las aplicaciones de ML en el mismo seguirán aumentando muy rápidamente. Además, el curso de Andrew NG es un curso delicioso. Es altamente intuitivo e incluye los mínimos rigores posibles en estadística y álgebra lineal, lo que lo convierte en un curso introductorio ideal en ML y es el curso perfecto para darle su primera experiencia en el tema. También puedes probar su curso gratuito de Coursera en Machine Learning – Stanford University | Coursera. Es altamente interactivo y viene con ejercicios de práctica.

Answer 2

El estudio de las comunicaciones inalámbricas en el mundo académico se basa predominantemente en modelos. Encontrará un grado significativo de derivaciones analíticas basadas en modelos probabilísticos, como predecir un símbolo transmitido en presencia de ruido térmico aditivo y desvanecimiento del canal, ambos bien caracterizados probabilísticamente (AWGN, Rayleigh, respectivamente, por ejemplo): esto podría Sea estimación de MAP o MMSE. En general, usted podría salirse completamente con el procesamiento de datos y simulaciones en el estudio académico de las comunicaciones inalámbricas.

Sin embargo, la historia es diferente en la industria de las comunicaciones. Los modelos de canal, ruido e interferencia no están tan bien definidos en la realidad. Aquí es donde su estudio de ML podría ser útil. Aquí puede utilizar las técnicas de ML junto con los datos recopilados por su empresa para crear modelos, u omitir el paso de modelado y construir directamente técnicas de optimización numérica.

Dicho esto, más allá de su pregunta, su estudio académico inalámbrico será muy beneficioso si desea seguir una carrera en ML más adelante. Así que ve por ello. Es un campo hermoso, intensivo en matemáticas.

Answer 3

Mucho aprendizaje automático implica estadísticas: la teoría de la comunicación te enseñará mucho de eso.

Dicho esto, hay una tendencia interesante: a medida que aumenta la densidad del acceso inalámbrico, se necesita una optimización / optimización global de RF. Demasiados parámetros para administrar / optimizar y su correlación no se entiende claramente. Tal vez ML nos dirá las correlaciones y cómo optimizarlas colectivamente.

¡No hace daño tener este conocimiento en tu caja de herramientas!

Answer 4

El aprendizaje automático es un tema candente en este momento. Pero si ves más allá del rumor, creo que hay muchas aplicaciones de ML, especialmente en el dominio WSN. Estaba revisando este documento de encuesta titulado Una encuesta de Aprendizaje automático en redes de sensores inalámbricos, y creo que hay algunos casos de uso realmente buenos en los que las personas están aplicando estas técnicas. Tener estas habilidades de LD en tu cinturón no te hará daño, sino que expandirá tu horizonte.