Разработчики получили возможность извлекать эти из видео с помощью нового инструмента на базе Vespa. Это важно, так как объем видеоинформации растет, и способность эффективно извлекать из него эти становится ключевым фактором для многих приложений.
Поправки к традиционным подходам
Согласно информации от Vespa, количество видеопотоков в интернете увеличилось до 82% от всего трафика, и его анализ становится все более критичным для бизнеса. Отсутствие эффективных инструментов по извлечению этих из видео сильно ограничивало возможности разработчиков — теперь же с помощью Vespa создан функционал, позволяющий алгоритмически находить искомую информацию в видеопотоке.Поиск информации в видео — просто!
Инструмент позволяет использовать алгоритмы машинного обучения для анализа видео и поиска текстовой информации, что, по этим разработчиков, значительно сокращает время, необходимое для поиска и анализа. Например, извлечение метаэтих из 100 часов видеозаписей занимает всего 30 минут. Это в несколько раз быстрее предыдущих решений, которые справлялись за несколько дней.Некоторые компании, такие как Amazon и Google, уже активно используют подходы, аналогичные предложенным Vespa. Однако с введением этого инструмента разработчики могут фактически получить конкурентные преимущества на более доступном уровне.
Практические выводы для IT-команд
Для команд разработки это означает, что они могут начать интегрировать возможности анализа видео в свои проекты, экономя время и ресурсы. Если ваша команда работает с потоками контента или проводит анализ этих из видео, стоит рассмотреть внедрение Vespa. Конкуренция в этой области будет только усиливаться, и решение этой задачи окажется актуальным для многих отраслей.В будущем, с увеличением объема видеоданных, ожидания по таким инструментам будут только расти. Исследования показывают, что к 2025 году доля видео в интернет-трафике достигнет 90%, что делает внедрение подобных решений критически важным.