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技術專題
物聯網智能：物聯網及其應用中的機器學習
物聯網智能：物聯網及其應用中的機器學習
當今的物聯網是新數據的最重要來源之一。考慮到這一點，數據科學將為使物聯網應用變得更加智能和快速做出巨大貢獻。以機器學習為后盾的數據科學的當前應用已幫助我們推斷出重要因素，以幫助在該領域獲得最佳的成功。
首先，由于數據是從具有特定數據類型的不同來源生成的，因此必須采用或開發具有處理數據特征能力的算法;其次，要實時生成數據的大量資源都離不開規模和速度問題。總之，找到適合數據的最佳數據模型是模式識別和物聯網數據更好分析的最重要問題之一。
這些所謂的“問題”為擴大新的發展鋪平了道路。大數據可以作為高容量，高速度，種類繁多的數據來放置，這些數據需要經濟高效的創新形式的信息處理方式，以實現增強的洞察力，決策和流程自動化。
物聯網中機器學習的3個主要概念
為了更好地了解哪種算法最適合物聯網領域的處理和決策，人們需要了解物聯網的最基本概念。
i）物聯網的整體應用
ii）機器學習算法的數據驅動愿景
iii）物聯網數據的特征
物聯網的整體應用
眾所周知，物聯網的目的是通過節省時間，能源和金錢來開發更智能的環境和簡化的生活方式。它也減少了主要行業的大量成本。物聯網的四個主要組成部分包括：1）傳感器，2）處理網絡，3）數據分析數據和4）系統監控。由于物聯網已與多種技術集成在一起，并且連通性是其運行的必要和充分條件，因此某些通信協議可能是該技術的一些最基本要素。累計，我們需要增強以下組件：
（1）裝置對裝置（D2D）：是一種通訊類型，可在附近的手機之間進行通訊；代表下一代蜂窩網絡。
（2）設備到服務器（D2S）：是一種將所有數據發送到服務器的通信設備；可以靠近或遠離設備。這種通信主要應用于云處理。
（3）服務器到服務器（S2S）：服務器之間相互傳輸數據的一種通信類型，主要用于蜂窩網絡。
在將數據傳輸到其他設備之前，需要準備數據以建立通信。為此，使用了各種分析過程和計算方法。
霧計算：-應用此方法是為了將信息從數據中心任務遷移到服務器邊緣。
邊緣計算：-在這種類型的計算中，處理在距核心一定距離處運行。
云計算：-云具有高延遲和高負載平衡，表明此架構不足以處理IoT數據，因為大多數處理應以高速運行。
一旦了解了詳細分類和打算使用IoT設備的目的，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網應用程序開發過程中出現的，并且在它后面進行了很多頭腦風暴。
讓我們看一下可以與IoT設備結合使用的一些最廣泛使用和最復雜的機器學習算法。
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。它有助于流量預測和增加數據縮寫。
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測和增加數據縮寫以及患者數據監控。
C）線性回歸：-該算法主要用于經濟學中，有助于實時預測以及數據縮寫。
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）前饋神經網絡：-用于智能健康目的，有助于減少能源消耗并預測元素的狀態。
F）典型相關分析：-用于監視公共場所，主要用于故障檢測。
如今，物聯網使每個與信息技術相關的個人感到興奮。它承諾了一個全連接，無所不包的未來。這些連接和智能設備共同構成了我們用科幻書籍和電影如此生動地形象化的世界的基礎。