物联网将产生海量数据——可以帮助城市预测事故和犯罪的数据；为医生提供起搏器或生物芯片的实时信息；通过设备和机械的预测性维护实现跨行业创新。*生产力；创造真正的智能家电并提供自动驾驶汽车之间的关键通信。物联网带来的可能性是不可思议的。随着连接的设备和传感器的快速扩展，它们创建的数据量将呈指数级增长，而随之而来的真正问题是如何分析这些海量的性能数据。事情是这样的：跟上物联网生成数据和获得洞察力速度的唯一方法是机器学习。什么是人工智能，什么是机器学习？人工智能是对感知周围世界、制定计划并做出决策以实现目标的智能代理的研究。它的基础包括数学、逻辑学、哲学、概率论、语言学、神经科学和决策论。许多领域都属于人工智能的范畴，例如计算机视觉、机器人技术、机器学习和自然语言处理。机器学习是人工智能的一个分支，其目标是让计算机能够自主学习。机器的学习算法使其能够识别数据中的模式，然后构建模型来解释世界并预测事物，而无需明确预编程的规则和模型。为什么机器学习很重要？人工智能将比任何其他创新更能塑造我们的未来，任何不了解它的人很快就会发现自己被抛在了后面。在经历了多次AI寒冬和“虚假繁荣”之后，数据存储和计算机处理能力的快速进步极大地改变了游戏规则。机器学习已经对计算机视觉（机器识别图像或视频中的对象的能力）做出了巨大改进。比如你收集了几十万甚至几百万张图片，你需要分别给它们打标签，比如给图片打上猫的标签，然后算法会尝试建立一个模型，能够准确的给每个Label分配一张猫的图片。一旦准确度足够高，机器就可以“知道”一只猫长什么样。例如，健康追踪可穿戴设备已经是一个刚刚起步的行业，但很快这些设备将演变成相互连接和联网的设备，可以追踪您的健康状况并提供实时更新的健康服务。如果您体内的某些东西达到阈值，您的医生会收到通知——例如，如果您的心率增加到不安全的水平甚至停止。为了能够指出潜在问题，必须根据正常和不正常来分析数据，这需要基于实时数据流快速识别相似性、相关性和异常。这可以由从事医疗保健服务的个人完成吗？-实时查看数千名患者的数据并正确决定何时发送紧急消息？不太可能——编写代码或规则来搜索数据以寻找已知模式非常耗时，充满错误，并且仅限于识别以前已知的模式。为了在收集数据时立即分析数据以准确识别新模式，包括以前已知和以前未见过的模式，还需要使用能够生成和汇总这些大数据的机器来了解每个患者的正常行为并跟踪，发现并标记任何可能表明存在严重健康问题的异常内容。物联网的实现取决于能否获得隐藏在庞大且不断增长的数据海洋中的洞察力。由于目前的方法无法扩展到物联网的规模，实现物联网未来的前景依赖于机器学习来发现有可能改善我们日常生活各个方面的模式、相关性和异常。方面。机器学习是我们迈向人工智能之旅的核心，同时人工智能将改变每个行业并对我们的日常生活产生巨大影响。
