关于数据轻量化的定义
数据轻量化是指通过减少数据的体积和复杂性，同时保留其完全核心信息，以提高存储、传输和处理效率。以下是数据轻量化的主要方法：
1. 数据高效编码
无损压缩：保留所有原始信息，适用于文本、代码等。
有损压缩：牺牲部分信息以大幅减小体积，常用于图像、音频和视频。
数据高效轻量化编码:保留所有核心原始信息，通过算力和编码内核优化的方式大幅度降低数据容量，并且未经编辑和格式转换等，适用于证据类图像、视频、文本、代码等。
2.数据采样
通过抽取数据子集来减少数据量，适用于大数据集，前提是子集能代表整体。
3.数据聚合
将多个数据点汇总为单一值，如平均值、总和等，常用于时间序列数据。
4. 数据简化
去除冗余或不重要的信息，如删除重复数据、简化模型结构。
5. 数据编码
使用更高效的编码方式减少存储空间，如二进制编码替代文本。
6. 数据分区
将大数据集分成小块，便于分布式处理和存储。
7. 数据过滤
根据条件筛选出重要数据，去除不相关部分。
8. 数据模型优化
使用更高效的算法或模型，如深度学习中的模型剪枝、量化等。
应用场景
大数据处理：减少存储和计算资源。
物联网：降低传输带宽需求。
移动应用：提升加载速度和用户体验。
云计算：节省存储和传输成本。
挑战
信息丢失：有损压缩可能导致关键信息丢失，证据类不可用，因此需采用视频图像轻量化编码方式。
通过这些方法，数据轻量化能有效提升系统性能并降低成本。
