如何使用机器学习进行物联网分析

  机器学习和物联网(IoT)一直是十年来的流行语。从启用人工智能供电的数字助理到供应链的自动化,这些技术已在几乎所有行业中找到了应用。他们不仅改变了我们在社交媒体上的互动方式,而且还改变了支付方式。这是将机器学习用于IoT分析的方法。

  查看下面的google趋势分析,可以肯定的是,这些技术提供了丰厚的职业,因此很多人都对学习它们感兴趣。

  您已经知道什么是机器学习和物联网。

  机器学习是使计算机学习并充当人类并随着经验的增长而自动进行改进的过程,而无需对其进行显式编程。相反,物联网是指可以通过无线网络进行通信的,具有Internet连接的对象的系统。

  现在,令人兴奋的是,这两种技术的基础都是“数据”。物联网设备会生成大量数据,这对我们来说似乎无用,但这就是机器学习的作用所在。

  机器学习如何应用于物联网?

  谈到数据分析,预测分析和规范分析都利用机器学习并在物联网世界中找到应用。

  预测分析使用不同的统计模型和机器学习模型来基于过去的数据预测未来的结果。

  例如,在智能照明系统中,传感器可以收集有关照度,人员和车辆的移动以及公共交通时间表,一天中的时间,年份等信息。基于接收到的数据以及历史数据,机器学习算法可以根据条件预测合适的照明,这将使城市行政管理部门降低用电成本。

  规范性分析结合了业务规则,计算模型和机器学习功能,可以向用户提供针对任何预先指定结果的单个建议。

如何使用机器学习进行物联网分析

  使用各种传感器的SmartWatch是规范分析的一个示例。手表会记录您的所有信息,并利用机器学习模型为您提供个性化建议,并在发现读数异常时提醒您。

  特斯拉汽车公司一直是新闻焦点,现在更是如此。对于我们许多人来说,这可能是梦dream以求的汽车。它是技术的先驱,他们还在一些车辆中试行了“自动驾驶模式”的概念。

  您是否曾想过这些自动驾驶汽车如何工作?这些车辆具有许多传感器,例如激光雷达,雷达,摄像机,IoT设备,它们相互通信,并将图像和数值形式的数据发送到专用服务器。

  根据接收到的数据,应用各种深度学习模型(例如卷积神经网络和VGG16)使汽车自动学习,并随着经验的增长而延长时间。

  使用机器学习进行物联网数据分析的好处

  机器学习可用于识别数据模式并进行实时预测。例如,与空调等设备配合使用时,它可以帮助创造更好的用户体验。机器学习模型可以从过去的数据中学习您更适应的温度。

  下班回家时,它可以利用过去的数据和当前温度自动根据您的要求优化室温。

  2.机器学习和物联网可以通过使用物联网和支持机器学习的工具来监控和优化过程,从而使某些工业流程实现自动化,并确保危险区域的工人安全。

  3.物联网分析有助于在工业应用中采取节省成本的措施。现在,我们已经采用了“计划维护”这一古老的概念,并且现在我们期望使用“预测性维护”来减少意外停机时间。

  预定维护的问题是,当机器出现故障时,生产将停止,从而导致大量收入损失。也有可能在进行维护时,将之前运行良好的某些零件卸下并更换为新零件。这会导致管理费用,任何业务人员在正确的头脑中都不会发现合适的开销。物联网正在寻求降低工业应用成本的地方。

  感测器

  现在,现代机器使用传感器来监视各种数据,包括使用情况,正常运行时间,能耗和系统中断日志。出现问题时,历史数据和机器学习模型进行的预测分析会通知有关人员有关组件的生命周期以及由于有故障的组件而导致的生产质量如何的信息。

  4.物联网和机器学习一起可以帮助进行有效的风险管理。机器学习可用于通过利用过去的数据来预测风险并自动对这种风险进行响应。

  5.您可以通过将机器学习与物联网一起使用来提高流程效率。机器学习模型可以优化过程,以利用过去的数据来保持所需的输出,从而实时调整参数。例如,在智能交通管理系统的情况下,安装在交通信号灯顶部的CCTV摄像机可以捕获实时图像,并根据其经过训练的算法可以检测道路是否拥堵。

  同时,这些信息可以告知公民,并为到达目的地提供更好的路线。

  智能工业工厂中的自动化机械臂机器,具有平板电脑实时过程控制监控系统应用程序。资料来源– Canva.com

  安全

  草地的另一侧总是较绿。尽管我们已经谈论了很多有关物联网的优势以及它的出色之处,但它在安全性方面存在着明确的问号。

  网络安全的领导者之一泰雷兹集团(Thales Group)发布的一份报告称,90%的消费者对物联网设备的安全性缺乏信心。此外,发达国家约有63%的用户将这些设备称为“令人毛骨悚然的”。随着不时报告数据泄露案件的增加,最终用户甚至更加担心自己的数据是否被滥用。

  物联网设备包含许多个人信息,即使是最轻微的破坏也可能意味着您的所有数据都受到了损害。因此,越来越需要使这些智能设备更加安全。

  物联网业务的第一步是进行全面的安全风险评估,以检查设备和网络系统以及用户和客户后端系统中的漏洞。

  为了应对这些安全挑战,物联网设备和制造公司应制定坚实的战略。

  结论:

  因此,我们已经看到了ML和IoT的结合如何改变我们的生活,并且我们希望看到该领域的一些技术进步。我们还讨论了在对IoT设备实施机器学习时的优势和面临的一些挑战。

  很快,使用IoT和ML,我们甚至可以在火车撞车和犯罪发生之前预测不幸的事件。当然,这些技术为无限的机会打开了大门。

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