機械学習におけるストリーミングに関する技術は、リアルタイムにコンテンツデータやメディアデータの分析・処理を行うことを目的とする。具体的には、クライアントデバイスやソースデバイスから送られるビデオストリームやオーディオなどのメディアデータを連続的に受信し、そのデータの符号化や解像度の調整、バッファ管理を含む配信処理を効率的に行う技術群である。訓練済みモデルは、ユーザーの視点や視聴動向、アクセスするｕｒｌやｉｄといった情報を活用し、コンテンツアイテムのレコメンドや広告の最適化に役立てられる。分散コンピューティング環境や複数のチャネルを介したデータ処理により、低遅延で同期されたストリームの提供を実現し、ゲームサーバや医療の手術支援など多様なシーンで応用されている。これらの技術は、マニフェストファイル（ｍｐｄ）に基づくストリーム管理やｈｔｔｐ／ｄａｓｈプロトコルを通じたメディア配信と連動し、リアルタイムの変動するネットワーク状況やユーザーの参加状況を反映しながらシステム全体の性能最適化を図る。
