グラフニューラルネットワークの予測結果を解釈してみよう - NTT Communications Engineers' Blog
この記事は、NTTコミュニケーションズ Advent Calendar 2023 11日目の記事です。 はじめに こんにちは。コミュニケーション&アプリケーションサービス部の石井です。 今年はAI分野においては LLM1 の話題で持ちきりの一年でしたが、そんな LLM とは全く関係のないグラフニューラルネットワーク（以下、GNN）の説明性に関する手法である GNNExplainer を題材に扱っていこうと思います。 GNN2 とはグラフで表現された構造化データを深層学習で扱うためのニューラルネットワーク手法の総称です。グラフデータはさまざまな事象を表現できる可能性を秘めていて、GNN の予測結果を解釈できれば、人との関係性把握やマーケティングへの応用など幅広い活用が期待できると思っています。GNN に興味がない方もこんな技術があるのかと深く考えずに読んでもらえればと思います。 本記事で扱う
次世代の監視技術 - Telemetry技術のご紹介 - NTT Communications Engineers' Blog
こんにちは、イノベーションセンターの三島です。 本記事では、次世代の監視技術として期待されるTelemetry技術についてご紹介します。 この記事について 本記事では下記の3点を共有します。 従来の監視技術が抱える課題とTelemetryの可能性 Telemetryの技術概要と、各社の実装状況 NTT Comのネットワーク上で検証し得られた知見と、期待されるユースケース 従来の監視技術が抱える課題 ネットワーク運用においては、障害検知やパフォーマンス分析のため監視技術が重要となります。 従来のネットワークでは、SNMP（Simple Network Management Protocol）と呼ばれる技術が広く利用されています。 SNMPの仕組みを図1に示します。SNMPはUDPベースなネットワーク監視技術です。データモデルはMIB（Management Information Base）と
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