Метод вибору стрімінгових протоколів RTMP та DASH за допомогою машинного навчання

Abstract

Метою роботи є створення методу вибору стрімінгових протоколів за допомогою машинного навчання, що дозволяє підвищити продуктивність систем потокового відео шляхом об’єктивного вибору протоколу передачі даних, який оптимально відповідає заданим умовам роботи та вимогам до якості обслуговування. В роботі використані наступні методи машинного навчання: авторегресійна інтегрована модель ковзного середнього, байєсівська регресія хребта, регресія з градієнтним бустингом, регресія опорних векторів, довготривала короткочасна пам’ять. Результати дослідження: Кваліфікаційна робота включає розробку методу вибору стрімінгового протоколу на основі багатокритеріального аналізу на базі Ant Media Server, що дозволяє об'єктивно оцінювати продуктивність протоколів передачі даних за сукупністю технічних критеріїв, для забезпечення оптимальної роботи систем потокового відео в різних умовах експлуатації. Практичне значення роботи полягає в розробці методу для оптимального вибору стрімінгового протоколу який дозволяє забезпечити ефективне управління ресурсами систем потокового відео та підвищити якість обслуговування користувачів. Рекомендації для подальших досліджень полягають у вдосконаленні моделей прогнозування навантаження шляхом інтеграції нових методів машинного навчання.