Una evaluación comparativa de la eficiencia de los algoritmos de ML supervisados en la clasificación de tráfico de NFV
La implementación de NFV permite mejorar la flexibilidad, eficiencia y gestión de redes al emplear tecnologías de virtualización y computación en la nube para desplegar nuevas redes de computadores. La implementación de procesos de gestión autónomos, junto con algoritmos de aprendizaje supervisado e...
- Autores:
-
Vergara Reyes, Juliana Alejandra
Caicedo Rendón, Oscar Mauricio
Martínez Ordoñez, María Camila
- Tipo de recurso:
- Article of investigation
- Fecha de publicación:
- 2017
- Institución:
- Universidad ICESI
- Repositorio:
- Repositorio ICESI
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repository.icesi.edu.co:10906/82556
- Acceso en línea:
- http://repository.icesi.edu.co/biblioteca_digital/handle/10906/82556
http://www.icesi.edu.co/revistas/index.php/sistemas_telematica/article/view/2539
http://dx.doi.org/10.18046/syt.v15i42.2539
- Palabra clave:
- Algoritmos
Aprendizaje de máquina
IP
Network Function Virtualization (NFV)
Arquitectura por computador
- Rights
- openAccess
- License
- https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/