Modelo de rnn para encontrar patrones secuenciales a partir de un análisis de intentos no exitosos en servicios de voz móvil utilizando aprendizaje automático

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Resumen

4G networks with the technological advance of society have taken on considerable importance, forTherefore, it is necessary that users have an experience that allows them to remain within your server, in order to achieve this objective it is essential to find strategies that allow us to solve the needs of users, and improve the quality of service. To solve this problem, an analysis of databases with information is proposed. Important that allows, through machine learning, to create a predictive model, from which schedules, geographic spaces and mobile service operators can be evidenced.

Descripción

Las redes 4G con el avance tecnológico de la sociedad han tomado una importancia considerable, por lo tanto, es necesario que los usuarios tengan una experiencia que permita su permanencia dentro de su servidor, para que se logre este objetivo es fundamental hallar estrategias que permitan solventar las necesidades de los usuarios, y mejorar la calidad del servicio. Para la solución de esta problemática se plantea un análisis de bases de datos con información importante que permita mediante aprendizaje automático realizar un modelo predictivo, desde el cuál se puedan evidenciar los horarios, espacios geográficos y operadores de servicio móvil.

Palabras clave

Red Neuronal, Aprendizaje automático, Telecomunicaciones, Intentos no exitosos, Calidad del servicio

Materias

Ingeniería en Telecomunicaciones -- Tesis y disertaciones académicas , Redes neuronales recurrentes (RNN) , Patrones secuenciales en servicios de voz móvil , Análisis de intentos no exitosos en redes 4G , Aprendizaje automático en telecomunicaciones , Optimización de redes móviles con Machine Learning

Citación