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華為的網(wǎng)絡(luò)AI領(lǐng)域10大公開數(shù)據(jù)集是哪些

汽車玩家 ? 來源:C114通信網(wǎng) ? 作者:C114通信網(wǎng) ? 2020-03-21 10:53 ? 次閱讀
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在華為開發(fā)者大會HDC.Cloud 3月20號直播間,華為網(wǎng)絡(luò)人工智能數(shù)據(jù)湖專家周堯,向開發(fā)者們正式發(fā)布了網(wǎng)絡(luò)AI領(lǐng)域10大公開數(shù)據(jù)集,解決了網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)缺乏工業(yè)級數(shù)據(jù)的難題。

這10大數(shù)據(jù)集是華為從外場仿真數(shù)據(jù)和實驗室模擬數(shù)據(jù),經(jīng)過解析治理、探索標注之后的,可以直接應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域AI應(yīng)用開發(fā)的數(shù)據(jù)集。分為“異常檢測類”、“控制優(yōu)化類”、和“故障定界類”三大類:

異常檢測類

1)性能指標異常檢測數(shù)據(jù)集:時間序列數(shù)據(jù)集,包括正樣本和負樣本,可應(yīng)用于時序序列預(yù)測等算法的訓(xùn)練和驗證;樣本量100W條,特征維度7維

2)性能指標變更監(jiān)控測數(shù)據(jù)集:覆蓋4種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)變更場景,包括變更成功場景和失敗場景,失敗場景數(shù)據(jù)有對應(yīng)標簽;樣本量100W條,特征維度40維

3)硬盤故障檢測數(shù)據(jù)集:覆蓋日立,希捷共計16款硬盤型號,累積標注壞盤數(shù)量超2300塊,應(yīng)用于硬盤故障預(yù)測類問題分析與研究;樣本量超230W條,特征維度超100維(覆蓋廠商公開SMART指標)

控制優(yōu)化類

4)數(shù)據(jù)中心群控數(shù)據(jù)集:包含冷塔、冷機、泵等設(shè)備的供回水溫度、壓力、IT機房、冷站設(shè)備能耗100+維特征,可應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心水冷冷凍水場景制冷系統(tǒng)優(yōu)化模型訓(xùn)練;樣本量2W條,特征維度100維

5)數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化數(shù)據(jù)集:覆蓋3種制冷場景、4種末端空調(diào)、冷站群控、IT機房等設(shè)備能耗數(shù)據(jù),基于冷卻系統(tǒng)完成關(guān)聯(lián),應(yīng)用于PUE優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域控制類模型開發(fā)與研究;樣本量2W條,特征維度110維

故障定界類

6)無線接入故障數(shù)據(jù)集:覆蓋20種無線接入故障類型,告警數(shù)據(jù)與工單數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)聯(lián),業(yè)務(wù)專家團隊準確標注,可用于告警壓縮和根因定位類模型開發(fā),樣本量65w條,特征維度7維

7)無線&IPRAN故障數(shù)據(jù)集:告警數(shù)據(jù)基于無線接入和IPRAN的設(shè)備拓撲進行關(guān)聯(lián),利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標注,覆蓋37種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量700w+條,特征維度24維

8)無線&PTN故障數(shù)據(jù)集:告警數(shù)據(jù)基于無線基站、動力環(huán)境、PTN等設(shè)備拓撲進行關(guān)聯(lián),利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標注,覆蓋48種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量100w+條,特征維度61維

9)無線&微波故障數(shù)據(jù)集:告警數(shù)據(jù)基于無線基站、動力環(huán)境、微波等設(shè)備拓撲進行關(guān)聯(lián),利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標注,覆蓋29種故障類型,可用于告警壓縮和故障定位,樣本量100w+條,特征維度46維

10)PON光路故障數(shù)據(jù)集:PON光路故障場景數(shù)據(jù),包含光纖彎曲、連接器松動等故障場景,覆蓋光模塊的電壓,電流,接收光功率,發(fā)送光功率等特征,樣本量4w條,特征維度11維

數(shù)據(jù)和特征決定了機器學(xué)習(xí)的上限,華為發(fā)布網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域10大數(shù)據(jù)集,不但可以幫助網(wǎng)絡(luò)AI開發(fā)者減少90%的數(shù)據(jù)集準備時間,更重要的是將會極大提高AI模型精度。目前已驗證數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)集助力AI模型達準確率達到89.77%,無線&IPRAN故障數(shù)據(jù)集提高高級聚合率到95.4%,查準率到90%。

現(xiàn)在使用華為云賬號登錄華為云,選擇NAIE服務(wù)(路徑:EI企業(yè)智能—智能體—網(wǎng)絡(luò)智能體 NAIE),再從AI服務(wù)目錄選擇數(shù)據(jù)集服務(wù),即可進入數(shù)據(jù)集服務(wù)頁面選擇所需公開數(shù)據(jù)集。

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