機械学習の実商用ネットワーク運用への適用

概要

機械学習・ディープラーニング技術の発展により、さまざまな産業分野への応用が始まっています。しかし、これらの技術を特定の産業分野に応用するためには、「機械学習・ディープラーニング技術に関する知識」だけではなく、「対象の分野に関する深い知見」も不可欠です。また、ネットワークの運用においては、ネットワーク機器からのログや統計情報のように「パッシブ」に取得するデータだけでは不十分であり、ネットワークオペレータが通常実施しているような、ネットワーク機器からは取得できない情報も「アクティブ」に計測し収集することが重要になってきます。

本セッションでは、機械学習・ディープラーニングをネットワーク運用の自動化・省力化に適用するにあたって必要となる、「ドメイン知識の重要性」と「大規模データの計測」に着目した取り組みについて、これまで表に出ていなかった実情を初披露します。また今後、機械学習・ディープラーニング技術をネットワーク運用に応用するにあたって取り組むべき課題について議論します。

要旨

• ネットワーク運用への機械学習の応用におけるメイン知識（応用領域に関する専門知識）の重要性
• アクティブ計測を含めた大規模データ計測

講演者

Chair

浅井　大史

（株）Preferred Networks

リサーチャー

Speaker

亀井　聡

NTTコミュニケーションズ（株）

Speaker

松山　信仁

アラクサラネットワークス（株）

開発本部