机器学习机器学习是一个工程领域，由于计算系统的能力不断增强和数据的可用性，它在过去十年中已经显着成熟。与传统系统不同，机器学习为工程师提供了一种工具，不仅可以教它识别模式，还可以从其环境中学习，这有助于随着时间的推移提高其性能。在机器学习的早期，它主要用于图像和语音识别，但近年来这种情况正在发生变化。机器学习现在广泛应用于医学诊断、股市决策，甚至环境控制等领域。信道搜索无线技术非常复杂，每次技术迭代都会增加一层复杂性。第一种基于无线电信号的无线技术将使用火花隙接收信号，而下一代无线电将使用二极管解调信号以提取音频信息。经过无线技术的多次迭代，部署了包含加密功能的复杂数字电路来保护信息的私密性。许多设备现在都在转向移动技术，因此对蜂窝塔的需求很高，可能有数千个同时连接请求。为了帮助管理这种负载，无线电系统部署了信道，每个信道处理如此多的设备，以至于一个信道上的设备不能干扰另一个信道上的设备。但是，找到流量较低的频道可能需要一段时间，而使用付费频道通常会受到附近设备和环境的影响。由于通道是通过反复试验来选择的，因此效率低下会导致能耗增加和执行时间增加。机器学习应用为了解决这个问题，美国国家标准与技术研究院(NIST)的一组研究人员开发了一个类似于机器学习算法的数学公式。从本质上讲，该公式是基于先前的经验，而不是通过反复试验来选择Wi-Fi信道。由于该系统在过去与外部因素相关的选择配置，可以说相同的设置提供了更好的操作机会。对此类系统的需求源于这样一个事实，即移动网络正在部署一种称为“许可辅助访问”的解决方案，该解决方案同时使用许可和非许可频段。这意味着同时使用Wi-Fi和蜂窝设备的环境最终会在信道上竞争，从而导致信道查找速度变慢。因此，如果两个天线（Wi-Fi和移动天线）都使用类似机器学习的公式来找到好的频道，它们就可以独立工作以找到好的解决方案。根据计算机模拟，该公式映射了环境条件，例如存在的发射器和通道的数量，可以将尝试次数从45,000次减少到10次，使其速度提高5,000倍。机器学习适应其环境的能力使其能够随着时间的推移提高性能。这样的算法不必限于音频和视频应用。理论上，他们可以改进任何流程。因此，工程师应该审视自己的设计，并尝试找出涉及试错的地方，看看是否可以用学习算法代替。
