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- 核心网KPI指标异常检测作者:极限大家好,我们团队(USST)在2020AIIA杯人工智能5G网络应用大赛中核心网KPI指标异常检测赛道获得得了第一名的成绩,这里我们简单分享一下我们做该赛题的一个完成流程,主要从数据分析、特征工程和建模三大部分概述。针对此次赛题,我们团队通过从特征的时间序列、相关性、异常分布等角度分析入手,然后根据不同网元分组进行特征缩放、再通过提取统计特征(均值、方差等)... 核心网KPI指标异常检测作者:极限大家好,我们团队(USST)在2020AIIA杯人工智能5G网络应用大赛中核心网KPI指标异常检测赛道获得得了第一名的成绩,这里我们简单分享一下我们做该赛题的一个完成流程,主要从数据分析、特征工程和建模三大部分概述。针对此次赛题,我们团队通过从特征的时间序列、相关性、异常分布等角度分析入手,然后根据不同网元分组进行特征缩放、再通过提取统计特征(均值、方差等)...
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- 联邦学习 背景及技术回顾传统机器学习通常需要把训练数据集集中在数据中心,从而带来安全、隐私等问题,联邦学习应运而生。联邦学习具有如下优势:1)数据不出本地:数据保留在各方本地,不泄露隐私也不违反法规2)模型效果相同:联邦学习模型效果和将全部数据统一存放管理的建模效果相同或相差不大迁移学习3)联合建模,利益共享:多个参... 联邦学习 背景及技术回顾传统机器学习通常需要把训练数据集集中在数据中心,从而带来安全、隐私等问题,联邦学习应运而生。联邦学习具有如下优势:1)数据不出本地:数据保留在各方本地,不泄露隐私也不违反法规2)模型效果相同:联邦学习模型效果和将全部数据统一存放管理的建模效果相同或相差不大迁移学习3)联合建模,利益共享:多个参...
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