眾多行業的企業正在轉向使用機器學習和深度學習驅動的人工智慧應用程式，以推動其數位化轉型和全渠道客戶體驗計畫。 這些工具可以幫助產生新的收入，提高效率，提高客戶滿意度並提供業務洞察力。 根據idc的資料 ，到2023年，人工智慧型和機器學習方面的支出將從2023年的120億美元增長到576億美元。 根據德勤全球 （ deloitte global）的資料 ，2023年機器學習試點計畫和實施將比2023年翻一番，到2023年再翻一番。
但是，為了優化這些用例中的許多用例，需要在將新資料新增到系統時實時更新基礎的機器學習和深度學習模型。 考慮以下實時連續學習用例：
儘管人工智慧用例目前不像機器學習用例那樣普遍，但是建立連續學習系統的挑戰將是相同的。 從語音識別系統到自動駕駛汽車，深度學習系統將需要配備實時連續學習功能，以實現最佳效能。
當今的記憶體計算平台部署在可以在本地，雲或混合環境中的伺服器群集上。 這些平台利用群集的總可用記憶體和cpu功能來加速資料處理，同時通過分布式sql提供水平可伸縮性，高可用性和acid事務。 當實現為記憶體中資料網格時，該平台可以輕鬆地插入應用程式和現有應用程式的資料層之間。 記憶體資料庫也可用於新應用程式或在啟動現有應用程式的完整重新架構時使用。 記憶體計算平台還包括流分析，以管理圍繞資料流和事件處理的複雜性。 這使使用者可以查詢活動資料而不會影響事務效能。 通過消除維護單獨的oltp和olap系統的需要，該設計還降低了基礎架構成本。
最新的記憶體計算平台包括兩個對於大型連續學習系統必不可少的功能：
隨著對持續學習系統的需求日益增長，企業必須立即開始評估如何以經濟有效的方式實現這些功能而又不會造成重大干擾。 幸運的是，成熟的開源平台，記憶體軟體和基礎架構成本的降低以及記憶體計算中第三方專業知識的不斷增長，意味著組織可以立即規劃其未來。
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