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机器学习：物联网成功的诀窍？

机器学习：物联网成功的诀窍？
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图片来源：https://pixabay.com/images/id-5202865/
来源：物联之家网（iothome.com）
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物联网（IoT）有着巨大的潜力 ， 几乎没有哪项技术能与其相媲美 ， 并且它几乎在每一个领域都释放出了新的机遇和创新 。 因此 ， 全球企业正在安装比以往更多的传感器 ， 以利用物联网的发展潜力 。
但如果没有适当的数据管理策略 ， 这些传感器的实施可能会适得其反 。 企业可能会发现自己的服务器被大量噪音所堵塞 ， 而不是提高效率和降低成本 ， 而且也没有获得多少回报 。
物联网工作的主要障碍
物联网的应用范围很广 ， 您可以在智能家居照明系统 ， 以及智能手机的制造流程中找到这项技术的影子 ， 并且 ， 现在几乎每个行业都在某种程度上依赖它 。
但无论我们关注哪种物联网应用 ， 它们几乎都面临着四个共同问题：
▲安全
当涉及物联网时 ， 安全和隐私是首要考虑因素 。 数据是物联网的生命线 ， 如果没有数据的收集、传输和处理 ， 则物联网将无法完成任何工作 。 但是 ， 这种数据交换必须由坚如磐石的安全性来支持 。 保持所有通信的安全是至关重要的 ， 尤其是涉及到个人数据 ， 如医疗设备收集的数据 。
▲准确性
现在 ， 您可以在任何地方找到物联网传感器 ， 但这并不一定意味着您应该把物联网传感器放在任何地方 。 有些地方适合安装物联网传感器 ， 有些则不能 。 如果您选择将物联网传感器安装在有问题或恶劣的环境中 ， 则可能会遇到错误或无数据的情况——这可能严重影响您使用任何算法获得的结果 。
▲大数据的3V特性
规模化、多样化和速度是大数据的三个特性 。 规模化指的是数据量 ， 多样化是指可用的数据类型众多 。 速度是指处理数据的速度 。 如果您想为数据找到最佳的算法 ， 并为您的问题找到最佳的解决方案 ， 那么注意这些因素是必不可少的 。
▲互联性
显然 ， 物联网最具革命性的能力之一是让不相连的设备彼此“沟通” 。 但是 ， 由于每个设备的创建方式不同 ， 因此说起来容易做起来难 。 例如 ， 您如何让您的冰箱和您的咖啡机沟通？多个设备之间的交互需要一种通用语言或通信协议来完成 。
为什么是机器学习？
正如机器学习的名字所暗示的那样 ， 它专注于教机器如何学习 。 机器学习本质上是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法 。 通过以正确的方式向系统提供正确的数据 ， 系统可以从这些数据中学习 ， 识别模式 ， 然后做出决策或采取行动 。
这是每个机器学习应用的核心 ， 它可以极大地帮助物联网的发展 。 让我们看一下它的两种主要实现方式 。
▲自动化数据分析
就在几年前 ， 无人驾驶汽车还停留在科幻小说阶段 。 如今 ， 得益于物联网和人工智能方面的进步 ， 这项技术终于得以实现 。 为了发挥作用 ， 无人驾驶汽车需要传感器通信和数据分析的精心协调 。
当车辆行驶时 ， 传感器接收数千个数据点 。 这些数据必须在瞬间处理 ， 以防止事故发生 。 人类分析师根本无法满足这些闪电般的需求 ， 因此自动化是实现这一目标的唯一方法 。
机器学习为无人驾驶汽车的计算机提供了所需的功能 ， 以过滤大量数据并专注于此时此刻最重要的事情 。 无论是速度、道路障碍物 ， 还是附近的其他车辆 ， 机器学习都能找到最相关的数据 ， 并在瞬间给出解决方案 ， 让您能够安全到达目的地 。
▲无与伦比的预测能力
除了识别当前的障碍之外 ， 机器学习还可以帮助物联网系统了解更多常规模式 。 就汽车而言 ， 机器学习可以帮助识别某些操作过程中仍需改进的地方 。
例如 ， 假设您在停车入位时遇到麻烦 。 汽车的计算机可以在多次迭代后学习这种洞察力 ， 然后在这个可怕的停车过程中提供额外指导 。 这样以来 ， 狭窄的街道似乎不再那么令人恐惧了 。
同样 ， 物联网系统中的机器学习还可以检测异常活动或异常值 ， 并触发适当措施和危险信号以进行保护 。 （来源物联之家网）这不仅有助于解决传统意义上的安全 ， 而且还有助于解决许多通常没有考虑到的其他问题 。
例如 ， 想象一下 ， 如果您办公室的空调系统过度工作 ， 并因此消耗更多电量 。 正如谷歌在其暖通空调系统中所展示的那样 ， 机器学习可以随着时间推移而逐渐进化 ， 并显著降低能耗 。
总结
通过机器学习 ， 物联网可以完美地运行 。 如今 ， 全球各地的组织正在竞相利用物联网的能力 ， 但是 ， 其中许多组织都被我们讨论过的一个或多个障碍所困扰 。 不过 ， 不管您遇到什么问题 ， 都可以通过结合了机器学习技术的方法来解决 。
【机器学习：物联网成功的诀窍？】下次当您在物联网方面遇到问题时 ， 请考虑机器学习 ， 这是让您物联网系统更加智能的诀窍 。


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