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爽風(fēng)
在華為開(kāi)發(fā)者大會(huì)HDC.Cloud3月20號(hào)直播間，華為網(wǎng)絡(luò)人工智能數(shù)據(jù)湖專家周堯，向開(kāi)發(fā)者們正式發(fā)布了網(wǎng)絡(luò)AI領(lǐng)域10大公開(kāi)數(shù)據(jù)集，解決了網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)缺乏工業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)的難題。
這10大數(shù)據(jù)集是華為從外場(chǎng)仿真數(shù)據(jù)和實(shí)驗(yàn)室模擬數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)解析治理、探索標(biāo)注之后的，可以直接應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)的數(shù)據(jù)集。分為“異常檢測(cè)類”、“控制優(yōu)化類”、和“故障定界類”三大類：
異常檢測(cè)類
1)性能指標(biāo)異常檢測(cè)數(shù)據(jù)集：時(shí)間序列數(shù)據(jù)集，包括正樣本和負(fù)樣本，可應(yīng)用于時(shí)序序列預(yù)測(cè)等算法的訓(xùn)練和驗(yàn)證；樣本量100W條，特征維度7維
2)性能指標(biāo)變更監(jiān)控測(cè)數(shù)據(jù)集：覆蓋4種網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)變更場(chǎng)景，包括變更成功場(chǎng)景和失敗場(chǎng)景，失敗場(chǎng)景數(shù)據(jù)有對(duì)應(yīng)標(biāo)簽；樣本量100W條，特征維度40維
3)硬盤故障檢測(cè)數(shù)據(jù)集：覆蓋日立，希捷共計(jì)16款硬盤型號(hào)，累積標(biāo)注壞盤數(shù)量超2300塊，應(yīng)用于硬盤故障預(yù)測(cè)類問(wèn)題分析與研究；樣本量超230W條，特征維度超100維(覆蓋廠商公開(kāi)SMART指標(biāo))
控制優(yōu)化類
4)數(shù)據(jù)中心群控?cái)?shù)據(jù)集：包含冷塔、冷機(jī)、泵等設(shè)備的供回水溫度、壓力、IT機(jī)房、冷站設(shè)備能耗100+維特征，可應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心水冷冷凍水場(chǎng)景制冷系統(tǒng)優(yōu)化模型訓(xùn)練；樣本量2W條，特征維度100維
5)數(shù)據(jù)中心PUE優(yōu)化數(shù)據(jù)集：覆蓋3種制冷場(chǎng)景、4種末端空調(diào)、冷站群控、IT機(jī)房等設(shè)備能耗數(shù)據(jù)，基于冷卻系統(tǒng)完成關(guān)聯(lián)，應(yīng)用于PUE優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域控制類模型開(kāi)發(fā)與研究；樣本量2W條，特征維度110維
故障定界類
6)無(wú)線接入故障數(shù)據(jù)集：覆蓋20種無(wú)線接入故障類型，告警數(shù)據(jù)與工單數(shù)據(jù)相關(guān)關(guān)聯(lián)，業(yè)務(wù)專家團(tuán)隊(duì)準(zhǔn)確標(biāo)注，可用于告警壓縮和根因定位類模型開(kāi)發(fā)，樣本量65w條，特征維度7維
7)無(wú)線&IPRAN故障數(shù)據(jù)集：告警數(shù)據(jù)基于無(wú)線接入和IPRAN的設(shè)備拓?fù)溥M(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標(biāo)注，覆蓋37種故障類型，可用于告警壓縮和故障定位，樣本量700w+條，特征維度24維
8)無(wú)線&PTN故障數(shù)據(jù)集：告警數(shù)據(jù)基于無(wú)線基站、動(dòng)力環(huán)境、PTN等設(shè)備拓?fù)溥M(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標(biāo)注，覆蓋48種故障類型，可用于告警壓縮和故障定位，樣本量100w+條，特征維度61維
9)無(wú)線&微波故障數(shù)據(jù)集：告警數(shù)據(jù)基于無(wú)線基站、動(dòng)力環(huán)境、微波等設(shè)備拓?fù)溥M(jìn)行關(guān)聯(lián)，利用工單數(shù)據(jù)完成根因告警標(biāo)注，覆蓋29種故障類型，可用于告警壓縮和故障定位，樣本量100w+條，特征維度46維
10)PON光路故障數(shù)據(jù)集：PON光路故障場(chǎng)景數(shù)據(jù)，包含光纖彎曲、連接器松動(dòng)等故障場(chǎng)景，覆蓋光模塊的電壓，電流，接收光功率，發(fā)送光功率等特征，樣本量4w條，特征維度11維
數(shù)據(jù)和特征決定了機(jī)器學(xué)習(xí)的上限，華為發(fā)布網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域10大數(shù)據(jù)集，不但可以幫助網(wǎng)絡(luò)AI開(kāi)發(fā)者減少90%的數(shù)據(jù)集準(zhǔn)備時(shí)間，更重要的是將會(huì)極大提高AI模型精度。目前已驗(yàn)證數(shù)據(jù)中心數(shù)據(jù)集助力AI模型達(dá)準(zhǔn)確率達(dá)到89.77%，無(wú)線&IPRAN故障數(shù)據(jù)集提高高級(jí)聚合率到95.4%，查準(zhǔn)率到90%。
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