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Netflix如何重新构想视频、音频和文本的数据工程
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原文英文，约600词，阅读约需2分钟。
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内容提要
Netflix推出媒体机器学习数据工程专业，建立媒体数据湖以处理视频、音频、文本和图像资产。此方法支持在媒体内容上直接进行机器学习，提升模型质量和工作流程洞察。数据工程团队与领域专家合作，确保技术满足创意需求，推动新创意和流程发展。
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关键要点
- Netflix推出媒体机器学习数据工程专业，建立媒体数据湖以处理视频、音频、文本和图像资产。
- 新方法支持在媒体内容上直接进行机器学习，提升模型质量和工作流程洞察。
- 数据工程团队与领域专家合作，确保技术满足创意需求，推动新创意和流程发展。
- 媒体数据湖专为存储和服务媒体资产及其元数据而设计，集成于Netflix的大数据生态系统。
- 媒体表作为核心结构化数据集，捕捉元数据和媒体资产引用，支持复杂向量查询和多模态搜索实验。
- 媒体表驱动新的创意和操作工作流程，已应用于翻译、音频质量指标、HDR视频修复等多个领域。
- Netflix通过有限的“数据池”试点，降低新技术引入的风险，确保可扩展的基础。
- 未来，Netflix计划进一步扩展媒体数据湖，并与更广泛的数据工程社区分享经验。
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