Стоит ли использовать технологию машинного обучения для анализа IoT?

Модернизация в этом мире происходит с невероятной скоростью. С технологиями, растущими в таких огромных масштабах, мир скоро будет похож на сцену из «The Jetsons». Двумя наиболее захватывающими аспектами этой революции являются IoT и машинное обучение.

Эти двое — мечта технологий. То, что всегда очаровывало людей и казалось слишком надуманным, теперь кажется вполне понятным. Именно эта идеология приводит к такому быстрому прогрессу в этих областях.

Тем не менее, в связи с тем, что IoT становится популярным в таких огромных масштабах по мере того, как растут опасения пользователей интернета, возникает конфиденциальность или их отсутствие. Поскольку весь мир с удовлетворением принимает IoT и делает его неотъемлемой частью своей жизни, управление данными, которые он производит, является серьезным препятствием.

С учетом того, что эта индустрия будет расти такими огромными темпами, согласно оценкам, количество устройств IoT к 2022 году составит около 50 миллиардов . При таком внушительном количестве устройств, подключенных в форме сети, объем обмена данными также огромен.

Данные, которые генерируются из этой сети, в настоящее время сложно анализировать, если это делается обычными способами. Особенно из-за острой нехватки аналитиков данных единственный выход — использовать машинное обучение для использования.

Машинное обучение и современный мир

Машинное обучение является одной из наиболее важных и важных частей технологий, разрабатываемых сегодня. Ученые и инженеры по всему миру разрабатывают способы сделать машины умнее. Это достигается с помощью технических способов воспроизведения процесса обучения и познания человека для устройств.

Человеческий мозг на сегодняшний день является самым мощным компьютером, если смотреть на него глазами технологического энтузиаста. Количество информации, которую она собирает, передает и копирует, действительно впечатляет.

Стимул или сигнал поступают в мышцы человека, которые затем перехватываются и транслируются мозгом. Затем мозг решает, каковы результаты или действия сообщения. Тот факт, что весь этот процесс происходит за считанные секунды, действительно увлекателен и это то, что инженеры пытаются разработать.

У людей, как только мозг получает сигнал, высока вероятность того, что он приведет к предсказуемому результату. Это потому, что человеческий мозг всегда находится в процессе роста и развития — процесс называется обучением.

Сейчас у людей обучение происходит посредством эволюции или обратной связи. Однако в машинах обучение называется алгоритмами, на которых компьютер запускает обновления независимо от того, каким будет результат ввода.

В машинном обучении ученый пытается добиться того, чтобы алгоритм автоматически обновлялся и предоставлял результат или обратную связь. Короче говоря, алгоритм снабжен необработанными данными и целью, и ему придется получать результаты самостоятельно.

Теперь работа машинного обучения очевидна, давайте взглянем на его роль в IoT.

Машинное обучение и IoT

Как уже упоминалось, сфера IoT быстро движется в направлении прогресса. Из-за этого, количество устройств, подключенных к одной сети, затрудняет управление данными. Тем не менее, машинное обучение может помочь реализовать следующие методы для анализа данных.

1. Автоматизация анализа данных

Поскольку анализ данных является основной проблемой в продвижении IoT, машинное обучение может помочь автоматизировать его. Это сократит время, затрачиваемое на то, чтобы каждый из аналитиков человеческих данных просматривал данные вручную. Машинный алгоритм сам прошел бы через это в поисках закономерностей и несоответствий.

При правильном использовании машинного обучения могут быть реализованы новые способы анализа данных. Алгоритмы могут быть разработаны или обучены, чтобы дать желаемый результат, если он не присутствует в данных факторах и переменных

2. Прогнозный анализ

Алгоритмы в машинном обучении предназначены для адаптации и развития. При непрерывном обучении они могут распознавать регулярные паттерны и соответственно обновлять себя. Это позволило бы им предсказать будущий результат. Это положительный или отрицательный.

Прогнозный анализ в основном все о контролируемом обучении. Это означает, что машина делает прогнозы на основе предыдущих данных на основе статистики.

Точно так же машина во время работы находится под пристальным наблюдением инженера. Этот руководитель суммирует соответствующую или необработанную информацию в нем. Затем алгоритм отвечает, производя результат из формулы, которую он получил сам.

Этот, казалось бы, познавательный процесс дает машине возможность распознавать нарушения, которые могли быть упущены из виду или могли бы занять много времени, если бы они находились в руках аналитика человеческих данных.

Кроме того, помимо важной роли в выявлении аномального поведения, машинное обучение помогает и в других вещах. Он отбирает, анализирует, сортирует и связывает большое количество данных и делает прогнозы на будущее и, таким образом, помогает в определении тенденций.

3. Предписательный анализ

Помимо умения делать прогнозы, машинное обучение также может быть предписывающим. Это означает, что, будучи эффективным в поиске проблем, он также работает над решением этих проблем.

То есть, предсказывая будущее на основе простых необработанных данных, они также могут способствовать повышению эффективности и эффективности устройств IoT. Они могут помочь выявить недостатки в сети IoT, а затем предложить изменения, которые помогут их преодолеть.

Чтобы упростить его, машинное обучение может помочь отшлифовать неровные края, чтобы получить гладкий желаемый продукт.

Существует множество примеров использования предписывающего анализа в машинном обучении. Одним из таких примеров являются автомобили Google, которые сами управляют автомобилем, которые могут предсказать, когда пешеходы собираются перейти дорогу только своими движениями тела.

Тем не менее, самый известный пример этого — системы охлаждения Google. В этом случае инженеры компании придумали почти 120 датчиков, которые так или иначе повлияют на систему охлаждения. После этого алгоритм машинного обучения был оставлен для проведения анализа.

Машина, ответственная за анализ, смогла создать модель системы охлаждения, которая сократила расходы Google на охлаждение на целых 40 процентов. Это была действительно задача, которая достижима только машиной.

Зачем объединять два?

Хотя машинное обучение является очень обширной областью, оно все еще нуждается в развитии. Присутствующие алгоритмы все еще требуют помощи людей. Система особенно полезна, подвергаясь постоянным исправлениям и наблюдению. Тем не менее, нельзя отрицать тот факт, что машинное обучение может быть эффективным инструментом, способствующим развитию области IoT.