如何生成 AI RAN 訓練資料集

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建立與整理 AI RAN 訓練資料

產生人工智慧（AI）訓練資料集需要具代表性的無線接取網路（RAN）情境、來源網路資料，以及能將原始或合成資料轉換為精煉資料集的受控管線。網路數位分身（digital twin）可在鏈路、系統和網路層級產生逼真的合成資料，而模擬測試床或實際網路擷取則可為資料集補充額外的運作條件、協定行為和用戶行動性。

資料集準備工作包括匯入來源資料、清理並驗證記錄、套用標籤或註解、標準化或常態化欄位，以及擴充基礎資料以增加資料量與多樣性。工程師可以檢查分佈情形與異常狀況、儲存具備可追溯性的版本化資料集，並在利用數位分身或實驗室環境針對網路關鍵效能指標驗證候選模型之前，將產生的訓練資料用於模型開發工作流程中。

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、來源資料以及可重複執行的資料整理工作流程。S6221A AI RAN Simulation Toolset 結合來自網路數位分身、模擬測試床和實際網路的資料，以及用於資料管理的 AI 開發平台。此工作流程會匯入來源資料、執行清理與前置處理、套用標籤、常態化、擴充、多樣化和規模化等操作，並產出用於人工智慧（AI）模型訓練與測試的精煉資料集。資料集與模型版本可與詮釋資料及可追溯性一同儲存，而效能評測（benchmarking）功能則可將候選模型與網路關鍵效能指標和基準結果進行比較。
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