在当今快速发展的景观中，机器学习（ML）算法在基于可用数据的决策过程中起着关键作用。这些算法虽然加速分析，但仍需要对动态数据结构进行连续适应，因为模式可能会迅速发展。要解决这种命令，采用在线学习和连续的ML技术变得至关重要。虽然深度学习技术在静态，预定义的数据集上表现出了出色的表现，但它们在动态和不断发展的数据流中的应用仍未得到充满激光。在实时决策中，深度学习中没有广泛的集成到在线，流媒体和持续的学习方案中妨碍了这些高级算法的全部潜力（Kulbach等，2024）。Deepriver Python软件包的出现填充了数据流的深度学习领域的关键空隙。利用河流的能力（Montiel等，2021）和Pytorch（Paszke等，2017），Deepriver为监督和无人看管的学习提供了统一的API，为您提供了无缝的桥梁，从而提供了深入的深度学习技术与动态数据流构成的挑战之间的无缝桥梁。此外，该软件包为从业人员提供了用于数据流预处理的基本工具，并在动态的实时环境中评估深度学习模型。此类功能已应用于流动异常检测（Cazzonelli＆Kulbach，2022）。此软件包是一项宝贵的资产，可以解锁深度学习技术在在线，流媒体和持续学习方案中脱颖而出的潜力。随着对机器学习系统对发展数据结构的有效和有效适应的需求不断增长，因此将深层的整合到景观中变得至关重要。在寻求动态不断变化的环境中利用机器学习的全部力量，确保我们的决策过程在面对不断发展的数据景观时保持准确，相关和敏捷性。