A Comprehensive Survey of Machine Learning Techniques in Next-Generation Wireless Networks and the Internet of Things
Notice bibliographique
Résumé
The advent of next-generation wireless networks and the Internet of Things (IoT) has introduced numerous challenges in terms of quality of service (QoS), user data rates, throughput, and security.These challenges necessitate innovative solutions to optimize performance and ensure robust security.Machine Learning (ML) has emerged as an influential tool in this regard, offering the potential to fully harness the capabilities of nextgeneration wireless networks and the IoT.With an ever-increasing number of connected devices and the commensurate data proliferation, ML presents an effective means of analyzing and processing this data.One significant challenge addressed by ML is network optimization.Through the analysis of network traffic patterns, congestion points are identified, and potential network performance issues are predicted.Security, a critical concern in next-generation wireless networks and the IoT, is another facet where ML proves instrumental by detecting and mitigating security breaches.This is achieved by analyzing data to identify anomalous behaviour and potential threats.Moreover, ML facilitates informed decision-making in IoT systems.By scrutinizing real-time data generated by IoT devices, ML algorithms reveal valuable insights, trends, and correlations.This capability enables IoT-enabled systems to make data-driven decisions, thus enhancing the efficiency of various applications such as smart cities, industrial automation, healthcare, and environmental monitoring.This study undertakes a systematic review of the impact of ML techniques, such as reinforcement learning, deep learning, transfer learning, and federated learning, on next-generation wireless networks, placing a particular emphasis on the IoT.The literature is reviewed systematically and studies are categorized based on their implications.The aim is to highlight potential challenges and opportunities, providing a roadmap for researchers and scholars to explore new approaches, overcome challenges, and leverage potential opportunities in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».