機器學習

機器學習屬于工程領域，在過去的十年中，由于計算系統的功能不斷增強以及數據的可用性，該領域已顯著成熟。與傳統系統不同，機器學習為工程師提供了一種工具，不僅可以教其識別模式，還可以從其環境中學習，這有助于隨著時間的推移提高其性能。

在機器學習的早期發展中，它主要用于圖像和語音識別，但是近年來這種情況正在改變。機器學習現在被廣泛應用于醫療診斷、股市決策甚至環境控制等領域。

頻道搜尋

無線技術異常復雜，每次技術迭代都增加了一層額外的復雜性。基于無線電信號的第一個無線技術將使用火花隙來接收信號，而下一代無線電將使用二極管來解調信號以提取音頻信息。在無線技術經過幾次迭代之后，將部署結合了密碼功能的復雜數字電路，以保持信息的私密性。

現在，許多設備都在朝著移動技術發展，因此對蜂窩塔的需求量很大，同時可能有成千上萬的同時連接請求。為了幫助管理此負載，無線電系統部署的信道中每個信道處理的設備數量非常多，一個信道中的設備不能干擾另一信道中的設備。

但是，找到流量較低的頻道可能要花費一段時間，而使用最佳頻道通常會成為附近設備和環境的一個因素。由于使用反復試驗來選擇通道，因此效率低下會導致能耗增加和執行時間增加。

機器學習應用

為了解決此問題，美國國家標準技術研究院(NIST)的一組研究人員開發了一種數學公式，該公式的行為類似于機器學習算法。

本質上，該公式是基于先驗經驗而不是使用試錯法來選擇無線網絡頻道。由于該系統過去具有與外部因素有關的選定配置，因此可以說相同的設置提供了更好的運行機會。對此類系統的需求源于以下事實，即移動網絡正在部署一種稱為“許可輔助訪問”的解決方案，該解決方案同時使用許可頻段和非許可頻段。這意味著同時使用Wi-Fi和蜂窩設備的環境最終會在信道上競爭，從而導致信道查找速度變慢。

因此，如果兩個天線(Wi-Fi和移動天線)都使用類似于機器學習的公式來查找最佳信道，則它們可以獨立運行以找到最佳解決方案。根據計算機模擬，該公式可以映射環境條件，例如存在的發射器和通道的數量，可以將嘗試次數從45000個減少到10個，從而使其速度提高了5000倍。

機器學習能夠適應其環境的能力使其能夠隨著時間的推移提高性能。這樣的算法不必僅限于音頻和視頻應用。從理論上講，他們可以改善任何流程。因此，工程師應著眼于自己的設計，并嘗試找出涉及反復試驗的情況，然后查看是否可以用學習算法代替。