随着消费者越来越多地拔出和使用移动设备，这个数字在未来将进一步下降

仅移动数据就占视频流量的55％，到2023年将增长到75％。然而，移动带来了另一个问题。数据中心和大多数Internet访问提供商都对带宽收取费用-带宽是在给定时间内可以发送的数据量。移动设备通常按交付给设备的每千兆字节付费。这似乎是调节过度使用的一个很好的模型，但是它不是民主的系统。目前，需要依靠内容交付网络和其他技术来进行创新，以便消费者能够获得高质量的视频而不会降低质量。

与近的其他一切一样，区块链也正在被提出一种解决方案

具体来说，人们正在尝试创建  基于以太坊的网状网络的方法  ，该网络将绕过边缘互联网，对于视频造成的网络拥塞，有基于策略的解决方案。不是法规，而是类似于存储管理策略的内容。流量的优先级已经在网络内发生。也许，也许也许，这种优先级排序可以针对视频和非视频应用。

深度学习剖析：用力简化数据培训

计算机视觉的应用正在各种行业中迅速被采用。辅助或自动驾驶正在引起媒体的广泛关注，但我正在与银行见面，利用计算机视觉来阻止蒙面的人破坏ATM，大型制造商使用视觉在生产过程中早期识别错误，以及视觉协助医生识别异常情况在医学图像中，毫无疑问，图像分类和物体检测具有广泛的适用性。但是人们需要大量的数据来使神经网络变得足够准确，以供生产使用。

这是因为您不只是将数据转储到存储库中，还希望模型能够从中学习

在开始任何有效的培训之前，您需要标记或注释数据并将其转换为正确的格式，尽管无监督训练可以在没有标签数据的情况下进行推理，但是这些方法不是预测性的，您花一个月的时间为数据贴标签，而不是找出无监督的学习算法。

数据标签的新希望

我提出了一条不同的道路，绝地训练以相同的方式学习力量的方法，然后利用力量使世界平衡，我建议数据科学家利用他们的力量，算法知识来程度地减少不良任务：繁琐的数据注释，通过主动学习，数据科学家仅需要标记其更广泛数据的子集，然后训练神经网络模型来标记剩余和更大的数据集。

活跃的力量唤醒

具有直观用户界面的主动学习解决了双重难题：实际标记大量数据的繁琐过程以及在此过程中需要主题专家的参与，我上面强调的真实示例利用了组织的内部数据和监督学习来训练他们的计算机视觉模型，尽管数据科学家通常承担收集标记数据的任务，但是医生会识别医学图像中的异常，而主题专家是在生产周期的早期识别出故障部件，而不是数据科学家。尽管我不希望医生或质量工程师利用Python脚本来标记图像，但是他们可以轻松地审核已由受过训练的模型自动标记过的图像在较小数据集上的图像。

  客服热线：400-050-6600

商业联合会数据分析专业委员会