物联网(IoT)具有几乎所有技术都无法比拟的潜力，它在几乎每个领域都释放出新的机遇和创新。因此，全球企业正在安装比以往更多的传感器，以利用物联网不断增长的潜力。但如果没有适当的数据管理策略，这些传感器的实施可能会适得其反。企业可能会发现他们的服务器被大量噪音堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且得不到多少回报。物联网工作的主要障碍物联网非常普遍，你可以在智能家居照明系统、智能手机的制造过程中找到它，现在几乎每个行业都在一定程度上依赖它。它。但无论我们关注哪些物联网应用，它们几乎都面临四个共同的问题：1.安全谈到物联网，安全和隐私是首要考虑因素。数据是物联网的命脉，没有数据的采集、传输和处理，物联网就无从谈起。但是，这种数据交换必须以坚如磐石的安全性为后盾。保持所有通信的安全至关重要，尤其是在涉及个人数据时，例如医疗设备收集的数据。2.准确性现在，你可以随处找到物联网传感器，但这并不一定意味着你应该随处放置物联网传感器。有些地方适合安装物联网传感器，有些则不适合。如果您选择在有问题或恶劣的环境中安装物联网传感器，您可能会遇到错误或没有数据——这会严重影响您使用任何算法获得的结果。3、大数据的3V特性规模、多样性和速度是大数据的三大特性。规模是指数据量，多样性是指可用数据的种类繁多。速度是指处理数据的速度。如果您想为您的数据找到最佳算法，并为您的问题找到最佳解决方案，请务必注意这些因素。4.互联性显然，物联网最具革命性的功能之一是未连接的设备能够相互“交谈”。但是，由于每个设备的创建方式不同，所以说起来容易做起来难。例如，如何让冰箱与咖啡机通信？多个设备之间的交互需要共同的语言或通信协议来完成。为什么是机器学习？顾名思义，机器学习的重点是教机器如何学习。机器学习本质上是一种自动构建分析模型的数据分析方法。通过以正确的方式向系统提供正确的数据，系统可以从这些数据中学习，识别模式，然后做出决定或采取行动。这是每个机器学习应用程序的核心，它可以极大地帮助物联网的发展。让我们看一下它的两个主要实现。1.自动化数据分析就在几年前，自动驾驶汽车还是科幻小说。现在，由于物联网和人工智能的进步，这项技术终于成为可能。为了发挥作用，无人驾驶汽车需要仔细协调传感器通信和数据分析。随着车辆的移动，传感器接收到数以千计的数据点。必须立即处理此数据以防止发生事故。人类分析师根本无法满足这些快如闪电的需求，因此自动化是实现这一目标的唯一途径。机器学习为自动驾驶汽车的计算机提供过滤大量数据并专注于当下最重要的事情所需的能力。无论是速度、道路障碍物还是附近的其他车辆，机器学习都能找到最相关的数据并提供即时解决方案，让您可以安全到达目的地。2.无与伦比的预测能力除了识别当前的障碍外，机器学习还可以帮助物联网系统更多地了解规律模式。就汽车而言，机器学习可以帮助识别某些操作程序中仍需要改进的地方。例如，假设您在停车时遇到问题。汽车的计算机可以通过多次迭代学习这种洞察力，然后在可怕的停车过程中提供额外的指导。这样一来，狭窄的街道就显得不那么吓人了。同样，物联网系统中的机器学习也可以检测异常活动或异常值，并触发适当的行动和危险信号以进行保护。这不仅有助于传统意义上的安全性，而且还有助于解决许多其他通常不被考虑的问题。例如，想象一下如果您办公室的空调系统工作过度并因此消耗更多电力。正如谷歌在其HVAC系统中所展示的那样，机器学习可以随着时间的推移而发展并显着降低能源消耗。总结通过机器学习，物联网可以完美运行。全球各地的组织都在竞相利用物联网的功能，但是，其中许多组织都受到我们讨论过的一个或多个障碍的阻碍。但是，无论您遇到什么问题，都有一种方法可以结合机器学习技术来解决它。下次您遇到物联网问题时，请考虑机器学习，这是让您的物联网系统更智能的技巧。
