EVO I KAKO

Strojnim učenjem do bolje propusnosti interneta

  • Autor: J.D.
  • Zadnja izmjena 18.01.2017 14:39
  • Objavljeno 18.01.2017 u 14:39
broadband router širokopojasni internet kabeli

broadband router širokopojasni internet kabeli

Izvor: Profimedia / Autor: NN

Učitavanje bogatog multimedijalnog sadržaja danas je prilično bezbolno po korisnike, no u Googleu i dalje žele osigurati maksimalnu optimiziranost, posebno za one kojima internetska veza nije baš bajna. Tu im je u pomoć uskočila tehnologija RAISR, kojoj temelj čini strojno učenje

Google podsjeća kako društvena mreža Google+ još uvijek postoji te da je koriste fotografi svih vrsta. Veliki dio njih itekako cijeni mogućnost postavljanja fotografija u maksimalnoj mogućoj razlučivosti, no to sa sobom donosi i niz problema s propusnosti.

To kod nekih korisnika može stvoriti probleme s učitavanjem sadržaja, a kod onih mobilnih korisnika s ograničenim podatkovnim planovima stvari su još gore. Kako bi pomogli u takvim slučajevima, u Googleu su se odlučili iskoristiti strojno učenje i implementirati novu tehnologiju nazvanu RAISR. O čem je točno riječ?

Sustav RAISR koristi strojno učenje kako bi iz slika niske razlučivosti uspio izraditi visokokvalitetne rezultate za prikaz. RAISR-om su se u Googleu poslužili kako bi prikazali neke od ogromnih slikovnih datoteka na društvenoj mreži Google+, ali ne nauštrb propusnosti. Ovom metodom su za neke materijale uspješno uštedjeli do čak 75 posto količine podataka koje korisnik mora učitati za prikaz neke slike. S obzirom na uspješnost na odabranim Android uređajima, u Googleu su do sada RAISR primijenili na više od milijardu slika svaki tjedan. Ušteda na količini podataka se pokazala golemom.

'Planiramo ovu tehnologiju iskoristiti još šire - i vrlo smo uzbuđeni oko svega što možemo njome napraviti', stoji na Google blogu.

Pregled tjedna bez spama i reklama

Prijavi se na naš newsletter i u svoj inbox primaj tjedni pregled najvažnijih vijesti!