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物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展模式,機器也會學習

2018-03-21 15:51 物聯(lián)網(wǎng)未來發(fā)展模式,機器也會學習

近幾年來,幾乎沒有什么像機器學習那樣能夠推動物聯(lián)網(wǎng)大幅增長,無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力,超越人類的效率,還是為更新的技術(shù)突破和重塑物聯(lián)網(wǎng)鋪平道路,機器學習無疑是推動物聯(lián)網(wǎng)進入21世紀的超級燃料。那么機器學習的三大方式是什么,又將如何推動物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呢?

1、使數(shù)據(jù)有用

物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù),這是它的特征之一。即使如此,但如果企業(yè)和個人無法使用這些數(shù)據(jù),那它們都是完全沒用的。那么市場究竟如何利用這個有價值的數(shù)據(jù)呢?通過機器學習。

如今的機器學習算法通過梳理數(shù)據(jù)集這種方式,而人類沒辦法做到這一點。據(jù)估計,物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)增長,到了2021年,它可能達到價值1.6億美元的高點,這就意味著會需要更多的算法來跟上相應的數(shù)據(jù)上漲。

正如ABI研究所指出的,機器學習的最新進展使其能夠進行預測分析,這意味著采用這些算法的企業(yè)可以更好地預測未來的市場趨勢,并更成功地瞄準未來的客戶。

2、使物聯(lián)網(wǎng)更安全

機器學習不僅僅是由企業(yè)或創(chuàng)新者所使用,它也用于安全目的,目前已有機器學習算法正在應對網(wǎng)絡(luò)威脅。

像數(shù)據(jù)分析一樣,使用機器學習算法可以極大地幫助網(wǎng)絡(luò)安全分析。無論是幫助解決行業(yè)中的勞動力問題,努力吸引滿足富??蛻粜枨蟮囊涣魅肆Y本,還是尋找和關(guān)閉物聯(lián)網(wǎng)漏洞,機器學習對安全行業(yè)來說都是一個巨大的福音。

這些算法可以處理的操作范圍也是值得一提的。機器學習可用于更有效地監(jiān)控數(shù)據(jù)交換,例如比特幣挖掘,此外,也可以分析歷史數(shù)據(jù),甚至在事件發(fā)生之前就預測威脅和犯罪行為。

3、拓展物聯(lián)網(wǎng)的范圍

機器學習及其算法交付給物聯(lián)網(wǎng)的最大的優(yōu)點之一是它如何輕松地集成到物聯(lián)網(wǎng)的平臺中。例如,全球移動設(shè)備的快速發(fā)展是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動力之一,而機器學習也經(jīng)常適應移動設(shè)備的開發(fā)、編程和維護。

已經(jīng)有很多例子來展示機器學習如何與特定的小物件相關(guān)聯(lián),這些小工具引起了對物聯(lián)網(wǎng)的最大注意,不僅移動設(shè)備,而且自動駕駛汽車和智能城市、工廠也可以從機器學習中受益。由于物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品和服務(wù)通過采用機器學習策略使其生產(chǎn)成本更低,易于上市和消費,更多的消費者將涌入其中,并在全球范圍內(nèi)進一步擴大覆蓋范圍。

人工智能的時代有爭議,但并沒有達到像好萊塢的末日預測那樣的境況,它也確確實實地改變了這個世界。在未來的一二十年內(nèi),隨著數(shù)十億臺設(shè)備的普及,這些算法和給企業(yè)和消費者帶來的成本削減的進步將使機器學習變得更加不可或缺。隨著越來越多的人在社交媒體平臺上注冊、登錄,購買智能設(shè)備并使用自動駕駛汽車通勤,物聯(lián)網(wǎng)對社會的影響甚至控制將會在機器學習的奇妙世界中變得更強大。


(文章來源:http://www.linhoocis.cn/news/687.html
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