面向非结构化数据查询的高效精准系统
原文标题：Efficient and accurate systems for querying unstructured data
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该博士论文针对非结构化数据分析中 ML 部署成本高、结果不可靠、技术门槛高等问题，提出利用近似计算与精度保证来构建高效可靠的查询系统。系统支持选择、聚合、限制等多种查询类型，成本可比标准方法低数个数量级，同时返回统计上有效的结果。
- 问题
- 非结构化数据用 ML 分析成本高、结果不可靠、技术门槛高。
- 方法
- 用带精度保证的近似计算替代昂贵精确 ML 推理，返回统计有效的近似答案。
- 结果
- 成本比标准方法低数个数量级，支持选择、聚合、限制等查询类型。
- 影响
- 为视频等非结构化数据分析提供可落地的低成本方案，工程师可用统计保证控制误差与预算。
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