Streaming-fähige ML-Modelle findet man vor allem in den Bereichen Künstliche Intelligenz, Big Data und Smart Data sowie Automatisierung. Sie sind eine wichtige Entwicklung, um große Datenmengen in Echtzeit zu analysieren und sofort darauf reagieren zu können.
Im Gegensatz zu klassischen Machine-Learning-Modellen, die erst dann Ergebnisse liefern, wenn der komplette Datensatz vorliegt, arbeiten Streaming-fähige ML-Modelle ständig mit Daten, die „am laufenden Band“ hereinkommen. Das bedeutet: Sie verarbeiten jede einzelne Information sofort, sobald sie eintrifft. So können schnelle Entscheidungen getroffen werden.
Ein typisches Beispiel: In einer modernen Fabrik messen hunderte Sensoren ständig Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Maschinendaten. Ein Streaming-fähiges ML-Modell erkennt sofort, wenn ein Wert ungewöhnlich ist, und schlägt Alarm, bevor ein Schaden entsteht. So werden Ausfälle vermieden und die Produktion läuft effizienter.
Solche Modelle spielen eine zentrale Rolle bei der Automatisierung und im Bereich Künstliche Intelligenz, etwa bei der Betrugserkennung in Echtzeit im Zahlungsverkehr oder in intelligenten Verkehrssystemen. Dank ihrer schnellen Auswertung sorgen Streaming-fähige ML-Modelle dafür, dass Unternehmen und Systeme noch besser, flexibler und sicherer arbeiten können.
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