- TouchstreamのCEO & 共同創設者であるBrenton Ough氏によるプレゼンテーション
- TouchstreamのdVQAは、TouchstreamのABRモニタリングからの既存データを活用し、機械学習アプローチを用いてVQ問題を予測
- データ駆動型手法を使用して、ブラックスクリーン、フリーズフレーム、オーディオの喪失などの一般的なVQA問題を経済的に検出
- 断片ファイルサイズの異常を測定することで、処理時間とリソース要件を大幅に削減
この記事では、TouchstreamのdVQAがデータ駆動型手法を使用してVQA問題を予測する方法について述べられています。TouchstreamのABRモニタリングからのデータを活用し、機械学習アプローチを採用することで、VQA問題を経済的に検出する手法が紹介されています。断片ファイルサイズの異常を測定することで、処理時間とリソース要件を大幅に削減できることが強調されています。