Procjena performansi usluge YouTube u stvarnom vremenu na osnovu analize kriptiranog prometa uporabom tehnika strojnog učenja : diplomski rad - Jonjić, Ivana (I. Jonjić, 2019)
Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad se bavio istraživanjem načina na koji bi se mogle koristiti tehnike strojnog učenja u analizi performansi usluge YouTube u stvarnom vremenu sa stajališta mrežnog operatora, budući da je promet kriptiran. Postojeći skup podataka, koji se sastoji od mrežnog prometa i informacija s aplikacijske razine prilikom strujanja YouTube videa, je pripremljen u obliku koji se može koristiti za tehnike strojnog učenja. Prvo su se skriptom, napisanom u programskom jeziku Python3, podaci izdvajali na način da se dobiju instance gdje jedna instanca predstavlja jednu sekundu. Osim toga, za svaku instancu izračunato je 5 značajki na 5 različitih veličina prozora što je ukupno 25 značajki. Svaka od instanci raspoređena je prema 3 tipa klasifikacije: stalling, bitrate i resolution. Unutar stalling klasifikacije, instance su mogle dobiti oznake "yes" - dogodio se zastoj u sekundi ili "no" - nije se dogodio zastoj. Unutar resolution klasifikacije oznake su: "hd" - rezolucije od 720p uključivo i više, te "sd" - rezolucije manje od 720p. Unutar klasifikacije bitrate su oznake "low" - brzina kodiranja manja od 1500 kbps te "high" - brzina kodiranja veća od 1500 kbps. Konačni skup podataka je činio oko 50 000 instanci. Nakon toga primijenjeno je 5 različitih modela strojnog učenja. Trenirani su na skupu za treniranje koji čini 80% ulaznog skupa, a testirani su na skupu za testiranje koji čini 20% ulaznog skupa podataka. Osim toga, obavljena je bila i selekcija najbitnijih značajki iz podataka, kako bi se vrijeme treniranja smanjilo. Na klasu stalling bilo je potrebno i provesti dodatne operacije ujednačavanja, jer je klasa bila dosta ne ujednačena što je dovodilo do prenaučenosti nekih modela. Na kraju su izračunate mjere vrednovanja za sve modele te su rezultati svih načina treniranja uspoređeni. Došlo se do zaključka da bi najbolje radili klasifikator stabla odluke i klasifikator slučajne šume. Budući rad bi obuhvaćao primjenu treniranih modela u stvarnom vremenu u mreži operatora, gdje bi se kroz vrijeme skupljali podaci s mreže i informacije s aplikacijske razine, računale značajke i slale instance modelima na predikciju.