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We use active learning to reduce the number of probes needed for machine-learning-based QoT estimation. When building an estimation model based on Gaussian processes, only QoT instances that minimize estimation uncertainty are iteratively requested.

Using Active Learning to Decrease Probes for QoT Estimation in Optical Networks / Azzimonti, D.; Rottondi, C.; Tornatore, M.. - ELETTRONICO. - (2019). (Intervento presentato al convegno 2019 Optical Fiber Communications Conference and Exhibition, OFC 2019 tenutosi a San Diego, CA, USA nel 2019).

Using Active Learning to Decrease Probes for QoT Estimation in Optical Networks

Rottondi C.;
2019

Abstract

We use active learning to reduce the number of probes needed for machine-learning-based QoT estimation. When building an estimation model based on Gaussian processes, only QoT instances that minimize estimation uncertainty are iteratively requested.
2019
978-1-943580-53-8
4.1 Contributo in Atti di convegno
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