Details

Объектом исследования являются способы оптимизации передачи файлов больших размеров по сети на основе методов машинного обучения. Цель работы - разработка и исследование системы передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения. В результате тестирования работы данной системы определено, что система передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения работает эффективнее, чем копирование файлов на хост клиента библиотекой QFtp без оптимизации копирования на 4% от общего числа файлов или на 1576 мб. Разработанная система передачи файлов больших размеров на основе методов машинного обучения может быть применена в различных областях, например, в государственном, коммерческом секторе, а также в программных продуктах для массового пользователя.

The object of the study is methods to optimize the transfer of large file sizes over the network based on machine learning algorithms. Objective – to develop and research transfer system of large file based on machine learning algorithms. As a result of testing this system, it was found that the transfer system of large file based on machine learning algorithms more efficiently than transfer files to the client’s host with the QFtp library without copy optimization by 4% of the total count of files or 1576 MB. The transfer system of large file based on machine learning algorithms can be applied in various areas, for example, in government and commerce area, as well as in software products for a wide range of users.