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为什么说下一个机器学习杀手应用是压缩算法

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发表于 2018-11-7 20:30:46 | 显示全部楼层 |阅读模式

移动互联网时代,人类生产的新数据正以指数级别增长,数据中心越来越大,并消耗着地球上难以想象的巨大能耗,但人类依然可能面临着数据无处存放的境地。
因此,让文件变小一点,这绝对是个值得投资的点子。
神剧《硅谷》剧组就选中了这个点子。在剧中,几个主角的得以创业成功的核心算法魔笛即是选中了压缩这一多数人都能理解但对技术要求颇高的领域:允许用户在线将图片压缩至一半的大小,并依然保持其清晰度。
魔笛算法也一度引发了不少跟风打造属于自己的魔笛手,此外,包括谷歌等人工智能巨头公司近年来也在这个领域频频发力。
2016年,谷歌相关团队推出了一款叫RAISR(Rapid and Accurate Image Super-ResoluTIon)的图像压缩技术。希望以人工智能技术作为压缩路径,将图片大小压缩到源文件的1/4, 但基本不会改变图片的清晰度。

尽管引来如此高的关注,但很多人还是不认可它会在未来的发展中取得压倒性的优势。谷歌的RAISR算法也被不好业内认识吐槽说压缩一张图片耗时久、压缩后图片清晰度没有那么高等等。
谷歌机器学习工程师、Jetpac创始人Pete Warden近期发布了一篇文章,认为在短期内压缩算法可能会成为机器学习应用最可能出现的杀手级应用的领域,他从压缩这一技术的起源开始,希望告诉大家问什么压缩技术的前景是如此的广阔。
大数据文摘对这篇文章进行了编译。
OSDI上的一篇文章神经自适应型内容感知互联网视频传输激发了我对这一领域的兴趣。

文章链接:https://www.usenix.org/conference/osdi18/presentation/yeo
这篇文章告诉我们:通过神经网络,在带宽相同的条件下,用户体验将能提高43%,或者在带宽缩减17%的条件下可以保持体验的质量基本不变。还有其他同类的论文将类似方法运用在了生成压缩或自适应图像压缩等方面。他们都展示出了惊人的成果。那么,为何我们不把机器学习更广泛地应用在文件压缩方面呢?
我们尚未拥有性能配套的计算设备

上文所提到的所有方法都需要相对较大的神经网络,并且所需的计算量与像素数量成正比。这意味着大型图片文件或每秒帧数较高的视频文件可能需要比当前广泛使用的移动设备更强的计算能力。
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