Модуль непрерывного обучения
для In-Memory машинного и глубокого обучения

Модуль непрерывного обучения GridGain® включает встроенное в Apache® Ignite машинное обучение, которое производится непосредственно в GridGain на данных, хранящихся в оперативной памяти. Модуль машинного обучения адаптирован для массовой параллельной обработки (MPP) данных в кластере GridGain. Также модуль непрерывного обучения предоставляет возможность использовать алгоритмы глубокого обучения совместно с библиотекой TensorFlow.

Непрерывное обучение производится непосредственно в кластере GridGain. Таким образом модели можно тренировать, не затрачивая время на перемещение бизнес-данных в отдельную базу. Это позволяет упростить процесс обучения и развертывания обученных моделей в кластере GridGain. Также это сокращает временные затраты на ETL-процесс в сравнении с традиционным способом обучения моделей, когда данные выгружаются в отдельную аналитическую систему.

Модуль непрерывного обучения для гибридной модели обработки транзакций (HTAP)

Модуль непрерывного обучения GridGain можно использовать для создания HTAP-приложений, где требуется обучение моделей внутри системы на потоковых данных. Это востребовано в приложениях для предотвращения мошенничества, рекомендательных системах, кредитном скоринге, логистике и других процессах, где требуется использовать машинное и глубокое обучение для быстрого принятия решений.

Модуль непрерывного обучения входит в GridGain Community Edition 2.7 и выше, а также в версиях Enterprise и Ultimate 8.7 и выше.