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为什么物联网需要人工智能才能成功?

2019-09-05 点击:1466

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Pixabay

物联网主页(iothome.com)

物联网将生成海量数据。这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪;让医生实时了解心脏起搏器或生物芯片信息;设备和机械的预测性维护,以实现跨行业的最佳生产力;真正的智能家电,提供自动驾驶汽车之间的关键沟通。物联网带来的可能性是无限的。

随着网络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,其中最大的问题是如何分析这些大规模的性能数据。

这就是它的方式:跟上物联网生成数据和获得洞察力的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?

人工智能是对代理人的研究,他们感知周围的世界,形成计划并做出决策来实现它们。其基础包括数学,逻辑,哲学,概率论,语言学,神经科学和决策理论。许多领域属于人工智能,如计算机视觉,机器人,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,其目标是使计算机能够自己学习。机器的学习算法使其能够识别数据中的模式,然后构建解释世界的模型,并在没有明确的预编程规则和模型的情况下预测事物。

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,任何不理解它的人很快就会发现自己落后。

经过多次人工智能冬季和“虚假繁荣”,数据存储和计算机处理能力的快速发展极大地改变了游戏规则。

机器学习对计算机视觉(机器识别图像或视频中的对象的能力)进行了巨大的改进。例如,如果您收集数十万甚至数百万张图像,则需要单独标记它们,例如用猫标记图片。然后,该算法尝试建立一个可以准确地给予每个模型的模型。张有一张猫的照片。一旦准确度足够高,机器就可以“知道”猫的样子。

例如,跟踪健康状况的可穿戴设备已经是一个新兴行业,但很快这些设备将演变为连接并连接到互联网的设备,跟踪您的健康状况并提供对健康服务的实时更新。

如果您的身体指示器达到阈值,医生将收到通知例如,心率增加到不安全水平甚至停止。为了能够指出潜在的问题,必须从正常和异常的角度分析数据,这需要基于实时数据流快速识别相似性,相关性和异常。这可以由在医疗服务部门工作的人来完成吗?对数千名患者的数据进行实时审查,并正确决定何时发送紧急信息?不太可能编写用于搜索数据以查找已知模式的代码或规则是耗时的,充满错误,并且仅限于识别先前已知的模式。

物联网主页]

物联网的实现依赖于深入了解不断增长的数据的广阔海洋。由于目前的方法无法扩展到物联网的规模,物联网承诺的未来取决于机器学习,以发现可能改善我们日常生活的模式,相关性和异常。方面。

机器学习是我们人工智能之旅的核心,同时它将改变每个行业并对我们的日常生活产生巨大影响。

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