在数据采集器中用TensorFlow进行实时机器学习

最新DataOps平台的真正价值，只有在业务用户和应用程序能够从各种数据源来访问原始数据和聚合数据，并且及时地产生数据驱动的认识时，才能够实现。利用机器学习（Machine Learning），分析师和数据科学家可以利用历史数据，以及实时地使用类似TensorFlow(TF)这样的技术，以做出更好的数据驱动业务的线下决策。

在本文中，你将学习如何利用TensorFlow模型在StreamSets Data Collector3.5.0和StreamSets Data Collector Edge中最新发布的TensorFlow Evaluator*进行预测和分类。

在深入讨论细节之前，我们来看一些基本概念。

机器学习（Machine Learning）

亚瑟·塞缪尔把它描述为：“不需要明确地编写程序而使计算机有能力学习的研究领域。”随着机