یادگیری ماشینی
یادگیری ماشینی کمک فراوانی به صرفه جویی در هزینه‌های عملیاتی و بهبود سرعت عمل تجزیه و تحلیل داده‌ها می‌کند. به عنوان مثال در صنعت نفت و پتروشیمی با استفاده از یادگیری ماشینی، داده‌های عملیاتی تمام حفاری‌ها اندازه‌گیری شده و با تجزیه و تحلیل داده‌ها، الگوریتم‌هایی تنظیم می‌شود که در حفاری‌های بعدی استخراج پربازده و بهینه‌تری داشته باشیم.
یادگیری ماشین برخط
در یادگیری ماشین داده‌های ورودی باید ثابت و مشخص باشند (از قبل جمع‌آوری شده) تا بتواند مدل مورد نظر را بر روی این مجموعه داده‌ها آموزش بدهد که این روش یادگیری در بسیاری از کاربردها در برابر داده‌هایی که در لحظه گرفته می‌شوند، قابلیت آموزش مدل در لحظه را ندارد و باید تا انتهای زمانی که داده‌ها گرفته می‌شوند صبر کند و داده‌ها جمع شوند و در ادامه مدل را آموزش دهد که این از لحاظ زمانی به صرفه نیست. حال برای حل این مشکل (عدم توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای) ایده یادگیری ماشین بر خط ارائه شده‌است که توانایی آموزش لحظه ای مدل برای داده‌های لحظه ای را دارد.