结合物联网和机器学习让我们的未来更加智能
简介
物联网 (IoT) 是由嵌入式设备、智能设备和计算机组成的网络，这些设备都配备了传感器，可以相互通信，也可以通过网络发送和接收数据包。这些设备可以通过传感器与现实世界通信，并可以使用作为物联网系统核心的执行器来控制或移动系统。
机器学习和物联网有着密切的联系，因为许多使用机器学习和基于人工智能的应用程序的组织都依赖于通过物联网和嵌入式设备捕获的数 TB 数据。该数据可用于数据分析和预测分析，以及创建一个智能世界，在这个世界中，连接到网络和互联网的少数物联网设备可以根据其上运行的人工智能算法类型做出自己的决策。
将物联网与机器学习和人工智能相结合的想法是什么?
物联网和机器学习都有各自的优势、优点和缺点。结合两者的优势来生产更智能的设备是当务之急，如今许多大型组织都在公开研究和开发这种设备。如今，组织拥有资源的容量和效率、SOC上的计算能力以及互联网的力量，可以在用户端制造运行高效机器学习算法的高度智能的设备，并可以拥有能够捕获各种数据的各种传感器。
通过物联网设备接收的数据为行业进行深入研究、分析和开发人工智能模型提供了动力，使他们能够做出明智的决策。通过这种方式，许多这样的行业已经实现了业务的飞速发展。通过将物联网与机器学习相结合，他们现在可以提供更高效、更准确的优质服务，并提高客户满意度。
物联网与机器学习的结合
具有强大传感器的物联网设备会产生大量数据。这些数据用于分析趋势并运行强大的机器学习算法，这些算法可以预测并做出有用的决策。这推动了创新和研究。许多这些算法可以打包并部署在可以运行推理的物联网设备上，这些设备可以根据输入实时做出决策。
例如，由人工智能驱动的智能道路交通摄像头和 Raspberry Pi 等设备可以运行图像检测/视频馈送检测模型，可以识别未戴头盔的人。这种技术可以帮助交警抓捕违反交通规则的罪犯。
另一个例子是算法和物联网设备，它们可以帮助农民实时最大限度地提高灌溉和肥料利用率，从而增加收成并减少浪费。
物联网与机器学习的优势
通过自动化多个流程来提高企业和组织的生产力，例如，启用预测性维护来设置机器零件维修警报，以减少磨损，从而防止机器故障。
更好的数据分析和处理，因为物联网设备可以生成大量数据，为人工智能研究和分析提供动力。例如，组织可以从数据中获得有用的见解并做出明智的决策。
它有助于降低总体成本，因为它有助于防止制造停机并提高机器效率。组织可以从集成中受益匪浅。
哪些行业使用物联网和机器学习最为强大?
在制造业中，物联网和机器学习可以实现生产流程自动化并预测机器停机时间。它可以帮助缓解问题并降低运营和维修成本。
在医疗保健领域，通过健身手环等智能设备获取的有关患者状况的宝贵信息可以产生对医生和一般患者非常有用的宝贵数据，他们可以借此监测自己的健康状况。
在物流和运输领域，我们可以使用 GPS 驱动的实时位置捕获设备，可以进行路线优化，从而减少燃料使用。
它们在农业中使用智能灌溉设备，可以帮助农民提高作物产量，也有助于害虫防治。
结论
物联网与机器学习的结合是一个热门且流行的研究和应用领域，如今已扎根于每个领域。随着硬件和资源如今变得越来越便宜，再加上每个人都可以轻松访问互联网，各行各业都在创新并从这种关联中获益。
