機器學習：物聯網成功的訣竅？

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物聯網（IoT）有着巨大的潛力，幾乎沒有哪項技術能與其相媲美，并且它幾乎在每一個領域都釋放出了新的機遇和創新。是以，全球企業正在安裝比以往更多的傳感器，以利用物聯網的發展潛力。

但如果沒有适當的資料管理政策，這些傳感器的實施可能會适得其反。企業可能會發現自己的伺服器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也沒有獲得多少回報。

物聯網工作的主要障礙

物聯網的應用範圍很廣，您可以在智能家居照明系統，以及智能手機的制造流程中找到這項技術的影子，并且，現在幾乎每個行業都在某種程度上依賴它。

但無論我們關注哪種物聯網應用，它們幾乎都面臨着四個共同問題：

▲安全

當涉及物聯網時，安全和隐私是首要考慮因素。資料是物聯網的生命線，如果沒有資料的收集、傳輸和處理，則物聯網将無法完成任何工作。但是，這種資料交換必須由堅如磐石的安全性來支援。保持所有通信的安全是至關重要的，尤其是涉及到個人資料，如醫療裝置收集的資料。

▲準确性

現在，您可以在任何地方找到物聯網傳感器，但這并不一定意味着您應該把物聯網傳感器放在任何地方。有些地方适合安裝物聯網傳感器，有些則不能。如果您選擇将物聯網傳感器安裝在有問題或惡劣的環境中，則可能會遇到錯誤或無資料的情況——這可能嚴重影響您使用任何算法獲得的結果。

▲大資料的3V特性

規模化、多樣化和速度是大資料的三個特性。規模化指的是資料量，多樣化是指可用的資料類型衆多。速度是指處理資料的速度。如果您想為資料找到最佳的算法，并為您的問題找到最佳的解決方案，那麼注意這些因素是必不可少的。

▲互聯性

顯然，物聯網最具革命性的能力之一是讓不相連的裝置彼此“溝通”。但是，由于每個裝置的建立方式不同，是以說起來容易做起來難。例如，您如何讓您的冰箱和您的咖啡機溝通？多個裝置之間的互動需要一種通用語言或通信協定來完成。

為什麼是機器學習？

正如機器學習的名字所暗示的那樣，它專注于教機器如何學習。機器學習本質上是一種使分析模型建構自動化的資料分析方法。通過以正确的方式向系統提供正确的資料，系統可以從這些資料中學習，識别模式，然後做出決策或采取行動。

這是每個機器學習應用的核心，它可以極大地幫助物聯網的發展。讓我們看一下它的兩種主要實作方式。

▲自動化資料分析

就在幾年前，無人駕駛汽車還停留在科幻小說階段。如今，得益于物聯網和人工智能方面的進步，這項技術終于得以實作。為了發揮作用，無人駕駛汽車需要傳感器通信和資料分析的精心協調。

當車輛行駛時，傳感器接收數千個資料點。這些資料必須在瞬間處理，以防止事故發生。人類分析師根本無法滿足這些閃電般的需求，是以自動化是實作這一目标的唯一方法。

機器學習為無人駕駛汽車的計算機提供了所需的功能，以過濾大量資料并專注于此時此刻最重要的事情。無論是速度、道路障礙物，還是附近的其他車輛，機器學習都能找到最相關的資料，并在瞬間給出解決方案，讓您能夠安全到達目的地。

▲無與倫比的預測能力

除了識别目前的障礙之外，機器學習還可以幫助物聯網系統了解更多正常模式。就汽車而言，機器學習可以幫助識别某些操作過程中仍需改進的地方。

例如，假設您在停車入位時遇到麻煩。汽車的計算機可以在多次疊代後學習這種洞察力，然後在這個可怕的停車過程中提供額外指導。這樣以來，狹窄的街道似乎不再那麼令人恐懼了。

同樣，物聯網系統中的機器學習還可以檢測異常活動或異常值，并觸發适當措施和危險信号以進行保護。（來源物聯之家網）這不僅有助于解決傳統意義上的安全，而且還有助于解決許多通常沒有考慮到的其他問題。

例如，想象一下，如果您辦公室的空調系統過度工作，并是以消耗更多電量。正如谷歌在其暖通空調系統中所展示的那樣，機器學習可以随着時間推移而逐漸進化，并顯著降低能耗。

總結

通過機器學習，物聯網可以完美地運作。如今，全球各地的組織正在競相利用物聯網的能力，但是，其中許多組織都被我們讨論過的一個或多個障礙所困擾。不過，不管您遇到什麼問題，都可以通過結合了機器學習技術的方法來解決。

下次當您在物聯網方面遇到問題時，請考慮機器學習，這是讓您物聯網系統更智能的訣竅。

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原文釋出時間：2020-05-26

本文作者：iothome.com

本文來自：“

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