"Beam-selection” Otimizado por Aprendizado de Máquina: Uma Abordagem Multimodal
Aprendizado de máquina, Redes Neurais, Aprendizagem Profunda,Ondas Milimétricas, Beam Selection
Esta dissertação tem como objetivo investigar a utilização de modelos de aprendizado de máquina usando dados multimodais como entrada para otimizar o processo de ”Beam Selection”em redes baseadas em ondas milimétricas. O uso de dados de diferentes naturezas mostra-se interessante ao passo que podemos ajustar o modelo de acordo com a qualidade/disponibilidade destes dados. Após execução dos experimentos, e obtenção dos resultados, foi observado que é possı́vel obter significativa performance em diferentes métricas mesmo com dados mais simples como Imagem e Coordenada.