将物联网和机器学习相结合，使我们的未来更智能

介绍

物联网（IoT）是指嵌入式设备、智能设备和带有传感器的计算机网络，它们可以相互通信，并通过网络发送和接收数据包。这些设备可以通过传感器与现实世界进行通信，并使用作为物联网系统核心的执行器来控制或移动系统。

机器学习和物联网在很大程度上相互关联，许多使用机器学习和基于人工智能的应用的组织都依赖通过物联网和嵌入式设备捕获的大量数据。这些数据可以用于数据分析、预测分析，以及创建一个只有少数物联网设备连接到网络和互联网的智能世界，这些设备可以根据运行在它们上面的人工智能算法类型做出自己的决策。

将物联网与机器学习和人工智能相结合的思想是什么？

物联网和机器学习各自都有各自的优势和劣势。将两者的优势结合起来生产更智能的设备是当今的需求，并且得到许多大型组织的研究和开发支持。现今的组织具备资源的能力和效率，SOCs上的计算能力以及互联网的力量，能够制造高度智能的设备，这些设备在用户端运行高效的机器学习算法，可以具备多种能够捕获各种数据类型的传感器。

通过物联网设备接收到的数据为各行各业进行深入研究、分析和开发人工智能模型提供了资源，使它们能够做出明智的决策。通过物联网与机器学习相结合，许多行业推动了业务的突飞猛进。他们现在可以提供更好的服务，效率更高、准确度更高，通过将物联网与机器学习相结合提高客户满意度。

同时运行物联网和机器学习

具备功能强大的传感器的物联网设备会产生大量数据。这些数据用于分析趋势并运行功能强大的机器学习算法，从而能够预测并做出有用的决策。这有助于刺激创新和研究。其中许多算法可以打包部署在物联网设备上，这些设备可以根据输入实时进行推理和决策。

例如，由人工智能和树莓派等设备驱动的智能道路交通摄像头可以运行图像检测/视频流检测模型，可以识别未戴头盔的人。这种技术可以帮助交通警察抓捕违反交通规则的人。

另一个例子是能够实时辅助农民最大限度地利用灌溉和化肥的算法和物联网设备，从而增加农作物收成并减少浪费。

物联网与机器学习的优势

• 通过自动化一些流程，提高企业和组织的生产力，例如通过预测性维护设置机械部件的修复警报，以减少磨损，从而防止机器故障。

• 由于物联网设备可以生成大量数据作为人工智能研究和分析的资源，因此可以实现更好的数据分析和处理。例如，组织可以从数据中提取有用的见解，并做出明智的决策。

• 它有助于降低总体成本，因为它有助于防止制造业的停机时间，并提高机器的效率。组织可以从这种整合中获益。

使用物联网与机器学习的最强大的行业是哪些？

• 在制造业中，物联网与机器学习可以自动化生产过程并预测机器停机时间。它可以帮助减轻问题并降低运营和维修成本。

• 在医疗保健领域，通过智能设备如健身手环获得的有关患者状况的有价值信息可以产生对医生和患者都非常有用的宝贵数据，患者可以监测自己的健康状况。

• 在物流和运输中，我们可以使用由GPS提供动力的实时定位捕获设备，以进行路线优化，从而减少燃料使用。

• 它们在农业中使用智能灌溉设备，可以帮助农民获得更好的作物产量，并帮助防治害虫。

结论

物联网与机器学习的结合是当今热门和趋势性的研究和应用领域，它已经深入到各个领域的根部。如今，随着硬件和资源的日益便宜，每个人都能方便地接入互联网，各行各业都在创新并获得了这一合作的好处。