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物聯(lián)網(wǎng)智能：物聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)
物聯(lián)網(wǎng)智能：物聯(lián)網(wǎng)及其應(yīng)用中的機(jī)器學(xué)習(xí)
當(dāng)今的物聯(lián)網(wǎng)是新數(shù)據(jù)的最重要來(lái)源之一?？紤]到這一點(diǎn)，數(shù)據(jù)科學(xué)將為使物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用變得更加智能和快速做出巨大貢獻(xiàn)。以機(jī)器學(xué)習(xí)為后盾的數(shù)據(jù)科學(xué)的當(dāng)前應(yīng)用已幫助我們推斷出重要因素，以幫助在該領(lǐng)域獲得最佳的成功。
首先，由于數(shù)據(jù)是從具有特定數(shù)據(jù)類型的不同來(lái)源生成的，因此必須采用或開發(fā)具有處理數(shù)據(jù)特征能力的算法;其次，要實(shí)時(shí)生成數(shù)據(jù)的大量資源都離不開規(guī)模和速度問(wèn)題。總之，找到適合數(shù)據(jù)的最佳數(shù)據(jù)模型是模式識(shí)別和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)更好分析的最重要問(wèn)題之一。
這些所謂的“問(wèn)題”為擴(kuò)大新的發(fā)展鋪平了道路。大數(shù)據(jù)可以作為高容量，高速度，種類繁多的數(shù)據(jù)來(lái)放置，這些數(shù)據(jù)需要經(jīng)濟(jì)高效的創(chuàng)新形式的信息處理方式，以實(shí)現(xiàn)增強(qiáng)的洞察力，決策和流程自動(dòng)化。
物聯(lián)網(wǎng)中機(jī)器學(xué)習(xí)的3個(gè)主要概念
為了更好地了解哪種算法最適合物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的處理和決策，人們需要了解物聯(lián)網(wǎng)的最基本概念。
i）物聯(lián)網(wǎng)的整體應(yīng)用
ii）機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)愿景
iii）物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的特征
物聯(lián)網(wǎng)的整體應(yīng)用
眾所周知，物聯(lián)網(wǎng)的目的是通過(guò)節(jié)省時(shí)間，能源和金錢來(lái)開發(fā)更智能的環(huán)境和簡(jiǎn)化的生活方式。它也減少了主要行業(yè)的大量成本。物聯(lián)網(wǎng)的四個(gè)主要組成部分包括：1）傳感器，2）處理網(wǎng)絡(luò)，3）數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)和4）系統(tǒng)監(jiān)控。由于物聯(lián)網(wǎng)已與多種技術(shù)集成在一起，并且連通性是其運(yùn)行的必要和充分條件，因此某些通信協(xié)議可能是該技術(shù)的一些最基本要素。累計(jì)，我們需要增強(qiáng)以下組件：
（1）裝置對(duì)裝置（D2D）：是一種通訊類型，可在附近的手機(jī)之間進(jìn)行通訊；代表下一代蜂窩網(wǎng)絡(luò)。
（2）設(shè)備到服務(wù)器（D2S）：是一種將所有數(shù)據(jù)發(fā)送到服務(wù)器的通信設(shè)備；可以靠近或遠(yuǎn)離設(shè)備。這種通信主要應(yīng)用于云處理。
（3）服務(wù)器到服務(wù)器（S2S）：服務(wù)器之間相互傳輸數(shù)據(jù)的一種通信類型，主要用于蜂窩網(wǎng)絡(luò)。
在將數(shù)據(jù)傳輸?shù)狡渌O(shè)備之前，需要準(zhǔn)備數(shù)據(jù)以建立通信。為此，使用了各種分析過(guò)程和計(jì)算方法。
霧計(jì)算：-應(yīng)用此方法是為了將信息從數(shù)據(jù)中心任務(wù)遷移到服務(wù)器邊緣。
邊緣計(jì)算：-在這種類型的計(jì)算中，處理在距核心一定距離處運(yùn)行。
云計(jì)算：-云具有高延遲和高負(fù)載平衡，表明此架構(gòu)不足以處理IoT數(shù)據(jù)，因?yàn)榇蠖鄶?shù)處理應(yīng)以高速運(yùn)行。
一旦了解了詳細(xì)分類和打算使用IoT設(shè)備的目的，我們就可以建立要在引擎蓋下使用的正確算法類型。分配算法的這一部分主要是在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序開發(fā)過(guò)程中出現(xiàn)的，并且在它后面進(jìn)行了很多頭腦風(fēng)暴。
讓我們看一下可以與IoT設(shè)備結(jié)合使用的一些最廣泛使用和最復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。
A）分類：-這種類型的ML算法用于智慧城市，尤其是用于管理智慧交通。它有助于流量預(yù)測(cè)和增加數(shù)據(jù)縮寫。
B）聚類：-此算法用于智能流量和智能健康。它再次有助于流量預(yù)測(cè)和增加數(shù)據(jù)縮寫以及患者數(shù)據(jù)監(jiān)控。
C）線性回歸：-該算法主要用于經(jīng)濟(jì)學(xué)中，有助于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)以及數(shù)據(jù)縮寫。
D）K最近鄰居：-該算法適用于智能公民，并有助于分析乘客的出行方式。
E）前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：-用于智能健康目的，有助于減少能源消耗并預(yù)測(cè)元素的狀態(tài)。
F）典型相關(guān)分析：-用于監(jiān)視公共場(chǎng)所，主要用于故障檢測(cè)。
如今，物聯(lián)網(wǎng)使每個(gè)與信息技術(shù)相關(guān)的個(gè)人感到興奮。它承諾了一個(gè)全連接，無(wú)所不包的未來(lái)。這些連接和智能設(shè)備共同構(gòu)成了我們用科幻書籍和電影如此生動(dòng)地形象化的世界的基礎(chǔ)。