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机器学习:物联网成功的诀窍?

字号+ 作者:Benjamin M 来源:物联之家网 2020-05-25 21:38

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。

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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。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。
 
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智能的诀窍。


(原文主题:Machine Learning: The Secret to IoT Success?   编译:物联之家网)


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