實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)應(yīng)用面臨的主要挑戰(zhàn)

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鑒于處理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的獨(dú)特挑戰(zhàn)，企業(yè)組織需要考慮哪些工具將幫助他們以最有效的方式部署和管理AI和ML模型。

分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)一直對(duì)那些使用ML模型的人提出挑戰(zhàn)，因?yàn)樗麄兿Ｍ褂米钚聰?shù)據(jù)提高推理的準(zhǔn)確性。

由于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的交付速度對(duì)于手動(dòng)分析或用于數(shù)據(jù)組織的傳統(tǒng)軟件來(lái)說(shuō)太快了，因此只有AI和ML才能理解大量的流數(shù)據(jù)。（剩余1899字）