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Diese Monografie befasst sich mit dem Problem der Skalierbarkeit bei der Planung von 5G-Infrastrukturen durch ein Vorhersagesystem, das Ausbreitungsmodelle des maschinellen Lernens, kontinuierliche Gel鄚dekomplexit酹smetriken, die Integration von Geodaten und eine auf Ungewissheit basierende Aufbaureihenfolge kombiniert. Es wird ein Ensemble-Ansatz aus gradient-boosted B酳men, neuronalen Faltungsnetzen und Gau 'scher Prozessregression vorgestellt, der an repr酲entativen bergigen und gemischten Gel鄚deumgebungen validiert wurde, und es werden die technischen Herausforderungen auf dem Weg zur 6G-Netzintelligenz beschrieben.
