Применение методов машинного обучения на основе решающих деревьев для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи

Решающие деревья и базирующиеся на них комбинированные методы машинного обучения являются в настоящее время одними из наиболее популярных и используемых на практике. Это объясняется простотой интерпретации результатов и низкими требованиями к вычислительным ресурсам. В докладе описывается возможность применения метода Random Forest для компенсации нелинейных искажений в волоконно-оптических линиях связи, приводятся результаты применения других методов и описана технология формирования признаков