AI RAN 훈련 데이터셋을 생성하는 방법

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AI RAN 학습 데이터 생성 및 큐레이션

인공지능(AI) 학습 데이터셋을 생성하려면 대표적인 무선 접속망(RAN) 시나리오, 소스 네트워크 데이터, 그리고 원시 데이터나 합성 데이터를 큐레이션된 데이터셋으로 변환하는 제어형 파이프라인이 필요합니다. 네트워크 디지털 트윈은 링크, 시스템, 네트워크 수준에서 사실적인 합성 데이터를 생성할 수 있으며, 에뮬레이션된 테스트 벤치나 라이브 네트워크 캡처를 통해 추가적인 작동 조건, 프로토콜 동작, 가입자 이동성으로 데이터셋을 보완할 수 있습니다.

데이터셋 준비 과정에서는 소스 데이터를 가져오고, 레코드를 정제 및 검증하며, 라벨링 또는 주석을 적용하고, 필드를 표준화 또는 정규화하며, 시드 데이터를 증강하여 볼륨과 다양성을 높입니다. 엔지니어는 분포와 이상 징후를 검사하고, 추적성이 확보된 버전 관리된 데이터셋을 저장할 수 있으며, 디지털 트윈 또는 실험실 환경에서 네트워크 핵심 성과 지표에 대해 후보 모델을 검증하기 전에 모델 개발 워크플로에서 결과 학습 데이터를 사용할 수 있습니다.

합성 AI RAN 데이터셋 생성 솔루션

합성 무선 접속망(RAN) 학습 데이터셋을 구축하려면 정의된 네트워크 시나리오, 소스 데이터, 그리고 반복 가능한 데이터 큐레이션 워크플로가 필요합니다. S6221A AI RAN 시뮬레이션 툴셋은 네트워크 디지털 트윈, 에뮬레이션된 테스트 벤치, 라이브 네트워크의 데이터를 데이터 관리를 위한 AI 개발 플랫폼과 결합합니다. 이 워크플로는 소스 데이터를 가져오고, 정제 및 전처리를 수행하며, 라벨링, 정규화, 증강, 다양성, 스케일링 작업을 적용하여 인공지능(AI) 모델 학습 및 테스트를 위한 큐레이션된 데이터셋을 생성합니다. 데이터셋 및 모델 버전은 메타데이터 및 추적성과 함께 저장될 수 있으며, 벤치마킹 기능은 후보 모델 및 네트워크 핵심 성과 지표를 기준 결과와 비교합니다.
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