Vi undersökte hur tillämpningen av djupinlärning, särskilt användningen av konvolutionella nätverk utbildade med GPUs, kan bidra till att bygga bättre prediktiva modeller i telekommunikation företagsmiljöer. I synnerhet fokuserar vi på det icke-triviala problemet med att förutsäga kundchorn hos teleoperatörer. Vår modell, WiseNet, består av ett konvolutionsnätverk och en ny kodningsmetod som omvandlar kundaktivitetsdata och Call Detail Records (CDR) till bilder. Experimentell utvärdering med flera maskininlärningsklassificeringar stöder WiseNets förmåga att lära sig funktioner när man använder strukturerade indata. För denna typ av telekommunikation affärsproblem, fann vi att WiseNet överträffar maskininlärning modeller med handgjorda funktioner, och inte kräver arbetsintensiva steg av funktionsteknik. Dessutom har samma modell tillämpats utan omskolning på en annan marknad, vilket har lett till konsekventa resultat. Detta bekräftar generalisering egenskap WiseNet och förmågan att extrahera användbara representationer.
Zhang föreslog WiseNet som bestod av ett konvolutionsnätverk och en ny kodningsmetod som omvandlar kunddata till bilder för att förutsäga kund churn i teleoperatörer REF.
Performing Highly Accurate Predictions Through Convolutional Networks for Actual Telecommunication Challenges
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}