Las telecomunicaciones son cada vez más de banda ancha. En enero de este año, se alcanzaron 4950
millones de usuarios de internet en todo el mundo, alrededor del 62,5 % de la población mundial.
Asimismo, el consumo de Internet diario fue de casi 7 horas el año pasado gracias a la banda ancha.
Este tipo de red proporciona tasas de bits de acceso en sentido descendente y ascendente que
soportan todos los tipos de servicios disponibles originando un Internet de buena calidad. No
obstante, la aparición de estos nuevos servicios hace que la medición de la calidad del servicio QoS
(Quality of Service) sea más ardua porque la complejidad de la red aumenta y sobre todo en las redes
inalámbricas debido a que sufren mayor número de interferencias.
La información obtenida del tráfico de la red es demasiado extensa para que un ser humano sea
capaz de obtener las relaciones entre los diferentes factores y establecer cuáles de ellos son los que
más ayudan a estimar la QoS. La solución pasa por el uso del aprendizaje automático, conocido como
machine learning, que es una rama de la inteligencia artificial formada por diversos algoritmos que
están diseñados para establecer patrones entre diversos conjuntos de datos, datasets. Así pues, el
objetivo de este trabajo consiste en el diseño de un sistema para la mejora de la QoS en redes Wi-Fi.
Palabras clave: aprendizaje automático, QoS, cluster, grado de influencia, recursosTelekomunikazioak gero eta gehiago dira banda zabalekoak. Aurtengo urtarrilean, 4950 milioi
interneteko erabiltzaile izan ziren mundu osoan, munduko biztanleriaren % 62,5 inguru. Era berean,
Interneten eguneroko kontsumoa ia 7 ordukoa izan zen iaz banda zabalari esker. Sare mota honek
sarbide-biten tasak eskaintzen ditu, beheranzko eta goranzko noranzkoan, eskuragarri dauden
zerbitzu mota guztiei eusten dietenak, kalitate oneko Internet sortuz. Hala ere, zerbitzu berri horien
agerpenaren ondorioz, QoS (Quality of Service) zerbitzuaren kalitatearen neurketa nekezagoa da,
sarearen konplexutasuna handitu egiten baita, eta batez ere hari gabeko sareetan, interferentzia
gehiago izaten baitituzte.
Sareko trafikotik lortutako informazioa zabalegia da gizaki bat gai izan dadin faktoreen arteko
harremanak lortzeko eta faktore horietako zeinek laguntzen duen gehien QoS kalkulatzen. Soluzioa
ikasketa automatikoaren erabilera da, machine learning bezala ezagutzen dena, adimen artifizialaren
adar bat da, hainbat algoritmok osatzen dutena, datu multzoen artean (datasets) patroiak ezartzeko
diseinatuta daudenak. Horrela, bada, lan honen helburua Wi-Fi sareetan QoS hobetzeko sistema bat
diseinatzea da.
Gako-hitzak: ikaskuntza automatikoa, QoS, klusterra, eragin-maila, baliabideakTelecommunications are increasingly broadband. In January this year, the number of Internet users
reached 4.49 billion worldwide, about 62.5% of the world's population. Also, daily Internet
consumption was almost 7 hours last year thanks to broadband. This type of network provides
downstream and upstream access bit rates that support all types of available services resulting in a
good quality Internet. However, the emergence of these new services makes the measurement of
QoS (Quality of Service) more difficult because the complexity of the network increases, especially in
wireless networks due to the higher number of interferences.
The information obtained from network traffic is too extensive for a human being to be able to
obtain the relationships between the different factors and establish which of them are the most
helpful in estimating QoS. The solution involves the use of machine learning, known as machine
learning, which is a branch of artificial intelligence formed by various algorithms that are designed to
establish patterns between different datasets. Thus, the objective of this work is the design of a
system for the improvement of QoS in Wi-Fi networks.
Keywords: machine learning, QoS, cluster, degree of influence, resources
