Modéliser le Comportement Stochastique des Pannes dans les Systèmes de Télécommunication ou Informatiques

Aperçu

Explorez la modélisation stochastique des défaillances dans les systèmes télécoms/IT en utilisant l'apprentissage automatique. Apprenez la collecte de données, les réseaux neuronaux et la mise en œuvre pratique pour améliorer la fiabilité des systèmes.

Programme

• Introduction à la modélisation stochastique des défaillances
Vue d'ensemble des processus stochastiques
Importance dans les systèmes télco/IT
Objectifs et attentes du cours
• Notions de base de l'apprentissage automatique en fiabilité des systèmes
Introduction aux concepts de l'apprentissage automatique
Types de données et ingénierie des caractéristiques
Apprentissage supervisé vs non supervisé
• Collecte et prétraitement des données
Sources de données de défaillance dans les systèmes télco/IT
Techniques de nettoyage et de prétraitement des données
Gestion des données manquantes et déséquilibrées
• Modèles et méthodes stochastiques
Processus de Poisson et distributions exponentielles
Processus de Markov et leurs applications
Simulations de Monte Carlo
• Réseaux de neurones pour la prédiction des défaillances
Introduction aux réseaux de neurones
Architectures adaptées à la modélisation des défaillances
Stratégies d'entraînement et d'optimisation
• Mise en œuvre pratique avec des outils de machine learning
Aperçu des frameworks de programmation (par exemple, TensorFlow, PyTorch)
Construction d'un modèle de prédiction de défaillance : étape par étape
Validation et évaluation des modèles prédictifs
• Études de cas dans les systèmes télco/IT
Exemples concrets de modèles de défaillance
Analyse de la performance et des résultats des modèles
Leçons apprises et meilleures pratiques
• Amélioration de la fiabilité des systèmes
Intégration des modèles prédictifs avec les systèmes de surveillance
Stratégies pour la détection en temps réel des défaillances
Réduction des temps d'arrêt des systèmes et des coûts de maintenance
• Considérations éthiques et défis
Confidentialité et sécurité des données dans la modélisation des défaillances
Biais et équité dans les modèles prédictifs
Tendances futures et défis dans le domaine
• Récapitulatif du cours et perspectives futures
Recap des résultats clés de l'apprentissage
Opportunités pour des études et recherches supplémentaires
Feedback et évaluation du cours

Sujets

Conférences