Search academic texts

Information × Registration Number 2125U004395, Article popup.category Стаття, Опубліковано, Рецензована стаття Title DATA ANALYSIS AND MACHINE LEARNING IN CLOUD AND FOG PLATFORMS FOR EFFICIENT DATA TRANSMISSION popup.author Ilina IrynaArtiukh RomanZymohliad MykolaIlina IrynaArtiukh RomanZymohliad Mykola popup.publication 19-06-2025 popup.source_user Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» popup.source https://journals.nupp.edu.ua/sunz/article/view/3825 popup.publisher Національний університет «Полтавська політехніка імені Юрія Кондратюка» Description У даній статті досліджується ефективність використання традиційних методів оптимізації передачі даних та запропонованої моделі на основі алгоритмів машинного навчання. В умовах стрімкого і постійного зростання обсягу інформації, розширення мережевої інфраструктури та зростаючих вимог до продуктивності систем з’являється необхідність адаптивного підходу до управління трафіком і зниженню енерговитрат. Особлива увага приділена інтеграції технологій машинного навчання з метою підвищення ефективності передачі даних у хмарних та туманних обчисленнях. Запропонована модель поєднує у собі методи прогнозування мережевого навантаження (LSTM, XGBoost), технології стиснення даних (VAE, K-Means) та програмно-визначені мережі (SDN) для балансування трафіку. У межах дослідження було проведено тестування комбінацій алгоритмів у розподілених середовищах із різними рівнями навантаження, що дало можливість оцінити ефективність кожного за критеріями продуктивності, надійності та енергоспоживання. Даний підхід забезпечує адаптивність до динамічних змін у трафіку і сприяє зменшенню затримок у передачі даних. Отримані результати досліджень підтверджують доцільність машинного навчання у застосуванні до оптимізації мережевої взаємодії і відкривають перспективи для подальших досліджень у сфері інтелектуального управління туманними обчисленнями. Запропоноване рішення може використовуватися у різних потребах, включаючи автономні транспортні системи, медичні інформаційні платформи, промисловий Інтернет речей та критично важливі інфраструктури. popup.nrat_date 2026-04-19 Close