The book "Machine Learning for Radio Resource Management and Optimization in 5G and Beyond" provides a comprehensive overview of the current state of machine learning techniques and their applications in radio resource management and optimization in 5G and beyond networks. The book covers the fundamental concepts of machine learning and their relevance to radio resource management, including supervised and unsupervised learning, deep learning, neural networks, and reinforcement learning. It also discusses the challenges and limitations of these techniques and how they can be applied to optimize radio resources in 5G and beyond networks. The book begins by exploring the concept of machine learning and its importance in the field of radio resource management. It highlights the need for a personal paradigm for perceiving the technological process of developing modern knowledge as the basis for the survival of humanity and the survival of the unification of people in a warring state. The author emphasizes the need to study and understand the process of technology evolution and its impact on society, as well as the potential consequences of not adapting to new technologies. The book then delves into the various machine learning techniques that are relevant to radio resource management, including supervised and unsupervised learning, deep learning, neural networks, and reinforcement learning. Each chapter provides a detailed explanation of the underlying principles and algorithms, along with practical examples and case studies to illustrate their applications in radio resource management.

В книге «Машинное обучение для управления и оптимизации радиоресурсов в 5G и за его пределами» представлен всесторонний обзор современного состояния технологий машинного обучения и их применения в управлении и оптимизации радиоресурсов в сетях 5G и за их пределами. Книга охватывает фундаментальные концепции машинного обучения и их отношение к управлению радиоресурсами, включая обучение с учителем и без учителя, глубокое обучение, нейронные сети и обучение с подкреплением. В нем также обсуждаются проблемы и ограничения этих методов и способы их применения для оптимизации радиоресурсов в сетях 5G и за их пределами. Книга начинается с изучения концепции машинного обучения и его важности в области управления радиоресурсами. В нем подчеркивается необходимость личностной парадигмы восприятия технологического процесса развития современного знания как основы выживания человечества и выживания объединения людей в воюющем государстве. Автор подчеркивает необходимость изучения и понимания процесса эволюции технологий и его влияния на общество, а также потенциальные последствия неадаптации к новым технологиям. Затем книга углубляется в различные методы машинного обучения, которые имеют отношение к управлению радиоресурсами, включая контролируемое и неконтролируемое обучение, глубокое обучение, нейронные сети и обучение с подкреплением. В каждой главе содержится подробное объяснение основных принципов и алгоритмов, а также практические примеры и тематические исследования, иллюстрирующие их применение в управлении радиоресурсами.

''