如何生成 AI RAN 訓練資料集

AI RAN 模擬工具組
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建立與整理 AI RAN 訓練資料

要建立人工智慧(AI)訓練資料集,需要具備具代表性的無線接取網路(RAN)情境、來源網路資料,以及一套能將原始或合成資料轉化為經整理資料集的受控處理流程。網路數位孿生可在鏈路、系統及網路層級生成逼真的合成資料,而模擬測試平台或實網擷取資料則可透過額外的運作條件、通訊協定行為及用戶移動性,進一步補充資料集的內容。

資料集準備包含匯入來源資料、清理與驗證記錄、進行標籤化或註釋、標準化或正規化欄位,以及擴充種子資料以增加資料量與多樣性。工程師可以檢視資料分佈與異常情況、儲存具有可追溯性的版本化資料集,並在模型開發工作流程中使用生成的訓練資料,隨後在數位孿生或實驗室環境中,依據網路關鍵績效指標對候選模型進行驗證。

人工智慧無線存取網路(RAN)合成資料集生成解決方案

建立合成無線接取網路(RAN)訓練資料集,需要明確的網路情境、原始資料,以及可重複的資料整理工作流程。S6221A AI RAN 模擬工具組將來自網路數位孿生、模擬測試平台及實際網路的資料,與用於資料管理的人工智慧開發平台整合在一起。 該工作流程可匯入原始資料,執行資料清理與預處理,並進行標註、正規化、增強、多樣化及縮放等操作,最終產生經整理的資料集,供人工智慧(AI)模型訓練與測試之用。資料集與模型版本可連同元資料一併儲存,並具備可追溯性;同時,基準測試功能可將候選模型與網路關鍵績效指標,與基準結果進行比較。

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人工智慧無線存取網路(RAN)合成資料集生成解決方案的系統方塊圖

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