人们一直在讨论大数据和人工智能等技术的机遇和威胁，并担心自己的未来。与此同时，该公司希望通过安装越来越多的传感器来提高效率并降低成本。然而，InData实验室机器学习顾问表示，如果没有适当的数据管理和分析策略，这些技术只会产生更多噪音并填充更多服务器。他们不会发挥他们真正的潜力。有没有办法将简单的传感器记录转换成有用的行业信息？
简单的答案是肯定的，它可以在机器学习（ML）中找到。
机器学习能力
ML的范围是模仿人类大脑输入的处理以产生逻辑响应的方式。如果人们依赖于学习，培训或经验，那么机器需要一种算法。此外，随着我们每个人都增加了我们的知识基础，我们将调整我们的反应，变得更有能力并开始有选择地应用。在机器上复制这种自我调节行为是ML开发的终结。
为了便于学习，计算机将显示原始数据并尝试使其更有意义。随着它的发展，它变得越来越有经验，产生越来越复杂的反馈。
物联网的挑战。
在广泛的物联网（IoT）领域，我们可以找到从智能手机到智能冰箱和监控工业流程的传感器等各种产品。
但是，必须至少解决与物联网实施相关的四个基本问题：
安全性和隐私性：处理此类数据的任何算法都必须包含保持所有通信安全的方法，尤其是在我们分析医疗传感器等个人数据时。
操作精度：在困难的条件下，实施的传感器可能发送错误的数据或没有数据，这会损坏算法。
大数据3v：大多数物联网设备被归类为大数据，因为它验证了3v：数量，速度和变化。解决3v问题意味着为您正在使用的数据类型和您尝试解决的问题找到最佳算法。
互联互通：物联网的价值在于使断开的元素和工具相互“对话”。但是，由于这些是以不同的方式创建的，因此需要使用通用语言，这通常是最小的共同点。如果您的计算机已经有TCP/IP协议，您的冰箱将如何与咖啡机通信？
为什么要将机器学习用于物联网？
机器学习是物联网的正确解决方案，至少有两个主要原因。首先是数据量和自动化机会。第二个与预测分析有关。数据分析自动化
以汽车传感器为例。当汽车行驶时，传感器会记录数千个必须实时处理的数据点，以避免发生事故并为乘客提供舒适感。人工分析师无法为每辆车执行这些任务，因此自动化是唯一的解决方案。
通过机器学习，车辆的中央计算机可以理解危险条件，例如速度和摩擦参数，这些条件可能对驾驶员有害并且使用安全系统。
ML预测能力
回到汽车的例子中，物联网的真正力量不仅仅是检测当前的危险，而且还能识别更常见的模式。例如，系统可以包括太紧或太难并行停车的驾驶员，并且可以通过提供关于这些问题的额外指导来提供帮助。
ML对物联网最有用的特征是它可以检测异常值和异常活动并触发必要的警告信号。随着您越来越意识到这种现象，它变得更加准确和有效。 Google通过其HVAC系统所做的一个很好的例子就是显着降低了能耗。
最后但同样重要的是，通过确定导致特定结果的因素，还有机会创建能够高精度地预测未来事件的模型。这提供了一个玩输入和控制结果的机会。
它应该如何工作？
重要的是要理解当物联网系统基于人类输入时，它可能会失败。它要求机器学习支持是一个完全一致的系统，可以抵御人为错误。
在互联的世界中，人为错误可以通过算法快速纠正。这有助于通过反馈机制优化整个过程。系统的预测组件可以识别正确的输入以获得预期的输出。
当它与ML兼容时，物联网在个人层面上完美运行，所以不要破坏你的早晨例程，例如，在集体层面上。后一种情况可以用互连的车辆来说明，这些车辆可以相互通信并执行动态重新路由以避免交通拥堵。
从大数据到智能数据。
“更智能，更困难”的建议非常适合管理物联网生成的数据并将其转化为有用的信息。虽然大数据是为了克服3v带来的挑战，但智能数据可以参考：
•在将传感器数据发送到云进行分析之前，清洁站点上的传感器数据
●可以随时将预处理的批次传感器信息转换为可操作的信息
在这两种情况下，机器学习的附加值是它可以获取智能数据并使ML模型更快，更准确地工作。
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