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为什么IoT需要机器学习才能蓬勃发展?

来源:可思yabo88滚球 时间:2019-07-31
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人们一直在热烈讨论大yabo88滚球和人工智能等技术的机遇和威胁,并对它们的未来表示担忧。与此同时,公司希望通过安装越来越多的传感器,来提高效率降低成本。然而,InData实验室的机器学习顾问表示,如果没有适当的yabo88滚球管理和分析策略,这些技术只会产生更多噪音,填满更多服务器。而不会发挥它们的实际潜力。有没有办法将简单的传感器录音转换为可操作的行业见解? 可思yabo88滚球

简单的答案是肯定的,它在于机器学习(ML)中。 可思yabo88滚球

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机器学习能力 可思yabo88滚球

ML的范围是模仿人类大脑处理输入以产生逻辑响应的方式。如果人们依赖学习、培训或经验,机器就需要一个算法。此外,随着我们每个人的知识储备增多,我们会调整我们的反应,变得更加熟练并开始有选择地应用。在机器中复制这种自我调节行为是ML开发的终点。 可思yabo88滚球-www.sykv.cn,sykv.com

为了便于学习,计算机将显示原始yabo88滚球,并尝试使其更有意义。随着它的发展,它变得越来越有经验,产生越来越复杂的反馈。 可思yabo88滚球

物联网的挑战 可思yabo88滚球

在物联网(IoT)的广泛领域里,我们可以找到从智能手机到智能冰箱,再到监控工业流程的传感器等各种产品。

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然而,至少有四个与物联网实施相关的基本问题需要解决: 可思yabo88滚球-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

  • 安全性和隐私性:任何处理这类yabo88滚球的算法都需要嵌入一些方法来保证所有通信的安全,尤其是当我们讨论像医疗传感器收集的个人yabo88滚球时。
  • 操作的准确性:在恶劣条件下,实施的传感器可能会发送错误yabo88滚球,或者没有yabo88滚球,从而破坏算法。
  • 大yabo88滚球的3v:大多数物联网设备产生可归类为大yabo88滚球,因为它检查3v:体积,速度和变化。解决3v问题意味着为您正在使用的yabo88滚球类型以及您尝试解决的问题找到最佳算法。
  • 互联性:物联网的价值在于使断开连接的物品和工具相互“对话”。但是,由于这些都是以不同方式创建的,因此它们需要使用通用语言,这通常是最小的共同点。如果计算机已经有TCP/IP协议,你的冰箱将如何与咖啡机通信呢?

为什么将机器学习用于物联网?

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机器学习是物联网领域的合适解决方案,至少有两个主要原因。首先是yabo88滚球量和自动化机会有关。第二个与预测分析有关。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

1. yabo88滚球分析自动化 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台

让我们以汽车传感器为例。当汽车行驶时,传感器记录下成千上万的yabo88滚球点,这些yabo88滚球点需要实时处理,以防止事故发生,并为乘客提供舒适。人工分析师无法为每辆车执行这样的任务,因此自动化是唯一的解决方案。

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通过机器学习,车辆的中央计算机可以了解危险情况,例如速度和摩擦参数,这可能对驾驶员有害,并且当场使用安全系统。 可思yabo88滚球-yabo88滚球挖掘,智慧医疗,机器视觉,机器人

2. ML的预测能力

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回到汽车的例子,物联网的真正力量不仅在于检测当前的危险,还在于识别更为普遍的模式。例如,系统可以了解轮流过紧或有平行停车困难的驾驶员,并通过在这些事项上提供额外指导来帮助他或她。 内容来自可思yabo88滚球

ML对于物联网最有用的特性是它可以检测异常值和异常活动,并触发必要的红旗。随着它对一种现象的了解越来越多,它变得更加准确和有效。一个很好的例子是谷歌对其HVAC系统所做的,显着降低了能源消耗。 可思yabo88滚球-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

最后但并非最不重要的是,还有机会创建模型,通过确定导致特定结果的因素,非常准确地预测未来事件。这提供了一个玩输入和控制结果的机会。 可思yabo88滚球-人工智能资讯平台

它应该如何工作? 可思yabo88滚球-AI,智能驾驶,人脸识别,区块链,大yabo88滚球

至关重要的是要理解,当物联网系统依赖于人类输入时,它可能会失败。它需要机器学习的支持才能成为一个完全一致的系统,可以抵御人为错误。

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在一个相互关联的世界中,人类错误很快就会被算法纠正。这有助于通过反馈机制优化整个过程。系统的预测组件可以识别正确的输入以获得预期的输出。 本文来自可思yabo88滚球,转载请联系本站及注明出处

当由ML提供支持时,物联网可以在个人层面上完美地工作,这样您就不会在例如集体层面上弄乱您的早晨例程。后一种情况可以通过相互连接的汽车来说明,这些汽车可以相互通信并执行动态重新路由以避免交通拥堵。 可思yabo88滚球-AI,人工智能,深度学习,机器学习,神经网络

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“更聪明,更努力”的建议非常适合管理物联网生成的yabo88滚球并将其转化为有用的见解。虽然大yabo88滚球都是为了克服3v带来的挑战,但智能yabo88滚球可以参考: 内容来自可思yabo88滚球

  • 在将传感器yabo88滚球发送到云进行分析之前,现场清理传感器yabo88滚球
  • 预处理批次的传感器信息,随时可以转化为可操作的见解

在这两种情况下,机器学习的附加价值在于它可以获取智能yabo88滚球并使ML模型更快,更准确地工作。

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