人們一直在熱烈討論大數據和人工智能等技術的機遇和威脅，并對它們的未來表示擔憂。與此同時，公司希望通過安裝越來越多的傳感器，來提高效率降低成本。然而，InData實驗室的機器學習顧問表示，如果沒有適當的數據管理和分析策略，這些技術只會產生更多噪音，填滿更多服務器。而不會發揮它們的實際潛力。有沒有辦法將簡單的傳感器錄音轉換為可操作的行業見解?

簡單的答案是肯定的，它在于機器學習(ML)中。

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機器學習能力

ML的范圍是模仿人類大腦處理輸入以產生邏輯響應的方式。如果人們依賴學習、培訓或經驗，機器就需要一個算法。此外，隨著我們每個人的知識儲備增多，我們會調整我們的反應，變得更加熟練并開始有選擇地應用。在機器中復制這種自我調節行為是ML開發的終點。

為了便于學習，計算機將顯示原始數據，并嘗試使其更有意義。隨著它的發展，它變得越來越有經驗，產生越來越復雜的反饋。

物聯網的挑戰

在物聯網(IoT)的廣泛領域里，我們可以找到從智能手機到智能冰箱，再到監控工業流程的傳感器等各種產品。

然而，至少有四個與物聯網實施相關的基本問題需要解決：

• 安全性和隱私性：任何處理這類數據的算法都需要嵌入一些方法來保證所有通信的安全，尤其是當我們討論像醫療傳感器收集的個人數據時。
• 操作的準確性：在惡劣條件下，實施的傳感器可能會發送錯誤數據，或者沒有數據，從而破壞算法。
• 大數據的3v：大多數物聯網設備產生可歸類為大數據，因為它檢查3v：體積，速度和變化。解決3v問題意味著為您正在使用的數據類型以及您嘗試解決的問題找到最佳算法。
• 互聯性：物聯網的價值在于使斷開連接的物品和工具相互“對話”。但是，由于這些都是以不同方式創建的，因此它們需要使用通用語言，這通常是最小的共同點。如果計算機已經有TCP/IP協議，你的冰箱將如何與咖啡機通信呢?

為什么將機器學習用于物聯網?

機器學習是物聯網領域的合適解決方案，至少有兩個主要原因。首先是數據量和自動化機會有關。第二個與預測分析有關。

數據分析自動化

讓我們以汽車傳感器為例。當汽車行駛時，傳感器記錄下成千上萬的數據點，這些數據點需要實時處理，以防止事故發生，并為乘客提供舒適。人工分析師無法為每輛車執行這樣的任務，因此自動化是唯一的解決方案。

通過機器學習，車輛的中央計算機可以了解危險情況，例如速度和摩擦參數，這可能對駕駛員有害，并且當場使用安全系統。

ML的預測能力

回到汽車的例子，物聯網的真正力量不僅在于檢測當前的危險，還在于識別更為普遍的模式。例如，系統可以了解輪流過緊或有平行停車困難的駕駛員，并通過在這些事項上提供額外指導來幫助他或她。

ML對于物聯網最有用的特性是它可以檢測異常值和異常活動，并觸發必要的紅旗。隨著它對一種現象的了解越來越多，它變得更加準確和有效。一個很好的例子是谷歌對其HVAC系統所做的，顯著降低了能源消耗。

最后但并非最不重要的是，還有機會創建模型，通過確定導致特定結果的因素，非常準確地預測未來事件。這提供了一個玩輸入和控制結果的機會。

它應該如何工作?

至關重要的是要理解，當物聯網系統依賴于人類輸入時，它可能會失敗。它需要機器學習的支持才能成為一個完全一致的系統，可以抵御人為錯誤。

在一個相互關聯的世界中，人類錯誤很快就會被算法糾正。這有助于通過反饋機制優化整個過程。系統的預測組件可以識別正確的輸入以獲得預期的輸出。

當由ML提供支持時，物聯網可以在個人層面上完美地工作，這樣您就不會在例如集體層面上弄亂您的早晨例程。后一種情況可以通過相互連接的汽車來說明，這些汽車可以相互通信并執行動態重新路由以避免交通擁堵。

從大數據到智能數據

“更聰明，更努力”的建議非常適合管理物聯網生成的數據并將其轉化為有用的見解。雖然大數據都是為了克服3v帶來的挑戰，但智能數據可以參考：

●在將傳感器數據發送到云進行分析之前，現場清理傳感器數據

●預處理批次的傳感器信息，隨時可以轉化為可操作的見解

在這兩種情況下，機器學習的附加價值在于它可以獲取智能數據并使ML模型更快，更準確地工作。