Как улучшить сжатие на 20% с помощью машинного обучения, не тратя 300+ машино-лет расчетов

Больше 10 лет назад один известный лекторий обратился к команде спикера, чтобы уменьшить размер записей лекций через настройку параметров видеокодека. Ведь чтобы перебрать все опции даже старого доброго x264 на фрагменте в 20 секунд, требуется 2*10^15 степени машино-лет, то есть порядка 500 000 возрастов Земли, поэтому необходимы нетривиальные алгоритмы оптимизации.

Тогда предложенное решение для этой задачи помогло сократить битрейт на 49% при сохранении качества видео относительно использовавшегося лекторием пресета. Сейчас, спустя несколько человеко-лет исследований и более 300 машино-лет расчетов, с помощью машинного обучения и методов оптимизации команда смогла построить модели разных кодеков для широкого спектра типов видео. Благодаря этому можно экономить до 20% битрейта видео при неухудшающемся качестве, меняя лишь одну строчку параметров запуска кодека.

Спикер расскажет, как не теряться в тысячемерных пространствах, насколько можно улучшить работу кодека оптимальной параметризацией, и почему компании, попробовав реализовать такое решение самостоятельно, возвращаются к его компании.