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机器学习在物联网中的作用是什么?

什么是物联网? 以及它的未来

“物联网”——物联网,技术上描述为配备传感器的电子设备,通过互联网连接发送数据和接收指令。 用非技术术语来描述,数十亿物理设备(带有传感器)连接到世界各地的互联网。 物联网在各个领域都有广泛的应用,以赋予和丰富人类在这个星球上的生活。

例如,让我们以智能手机为例,当您忙于其他事情(开车)时,您正在使用连接到智能手机的耳机听歌,由(人工智能)AI驱动的物联网出现了。 想象一下耳机中的物联网传感器,它可以获取你的心率数据,并在人工智能的帮助下预测你的情绪。 基于这种情绪,您的智能手机可以选择存储在世界某处的最好的歌曲。 全球有数百万首歌曲,您的智能手机不需要超级存储来存储所有歌曲,也不需要超级计算能力来应用人工智能模型进行情感感应。 它需要确保的是,它正在连接到互联网。

Business Insider称,到 2027 年,物联网设备将超过 410 亿台,高于 2019 年的约 80 亿台。 该调查由来自世界各地高管的 400 名受访者组成。 这些公司包括阿里巴巴、Alphabet、亚马逊、苹果、VMWare、Verizon 等。 它进一步指出,到 2027 年,所有落后的设备都能接入互联网,物联网市场每年增长到超过 2.4 万亿美元。

物联网与最具活力的人工智能(AI)技术相结合,可能会使物联网系统本身变得更加智能,并且可以轻松模仿人类的活动。

人工智能在物联网中的作用

“人工智能 + 物联网 = AIoT”

人工智能被定义为使机器足够智能以在没有任何人工干预的情况下完成任务的过程。 所有物联网设备一起收集大量数据,另一方面,构建最先进的人工智能模型需要大量数据。 因此,这两种动态技术的结合使单调的物联网变成了智能物联网(无需人工干预的智能任务)。 物联网与人工智能的强大结合可以成为人类生活的巨大突破。

因此,当我们谈论人工智能 (AI) 时,机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 扮演着更重要的角色,因为 DL 和 ML 是 AI 的子集。

机器学习 (ML):机器学习有一种计算机程序形式的 ML 算法或技术,可以迭代地、独立地或使用我们提到的规则集从数据中学习洞察力。 机器学习算法主要分为三种类型:监督学习和无监督学习。 让我们看看物联网中使用的一些机器学习算法或模型。

回归:回归是机器学习中的基本概念。 它属于监督学习的范畴,其中模型使用输入数据(独立特征)和输出标签(相关特征)进行训练。 回归适用于数据的连续性。 有两种类型的回归,即线性回归和非线性回归。

当输入数据存在线性时,将应用线性回归。 例如,当输入 x 发生变化时,输出 y 可能会发生变化。 线性回归模型用于训练的方程由 Y = θ 1 + θ 2 X 1给出。 例如,根据发动机尺寸和气缸数计算车辆中的 co 2排放量。 排放率与发动机尺寸和气缸数呈线性关系。

用于回归问题(房价)的低级 TensorFlow。
线性回归

非线性回归,例如考虑中国每年的国内总收入 (GDI) 数据。 这里数据中的独立特征是年份,因特征或预测变量是 GDI。 从这些数据中,我们可以看到变量之间的非线性关系。 非线性回归方程由 Y = θ 1 + θ 2 (X 1 ) 2给出。

R 中非线性回归的第一步 | R-博客
非线性回归

分类:分类是一种监督学习技术。 它用于将未知的项目集分类为离散的类集。 分类算法学习输入特征变量和感兴趣的目标变量之间的关系。 目标变量是具有离散值的分类变量。 广泛使用的著名分类算法有K-Nearest Neighbors、决策树、逻辑回归和支持向量机。

聚类:聚类意味着在无监督技术中找到数据集中的聚类。 簇被定义为数据集中的一组数据点或对象,它们与组中的其他对象相似,但与另一个簇中的数据点不同。 广泛使用的聚类算法有K-means 聚类、层次聚类和基于密度的聚类。

深度学习(DL):深度学习是机器学习的一个子领域,其设计灵感来自人脑,被称为人工神经网络(ANN)。 因此,深度神经网络的进步使其在真实复杂环境中的反应速度比人类更快。

感知器——神经网络的最基本形式·应用围棋
感知器

人工神经网络:人工神经网络主要由三层构成,它们是输入层、隐藏层、输出层。来自第一层(输入层)的输入乘以权重和添加的偏差。 偏差和权重起初是随机的。 然后这些值通过一些激活函数(ReLU、Sigmoid、Tanh 等),然后传递到下一层,直到输出层。 可以重复此过程迭代,直到我们获得最佳性能/准确性。

应用深度学习 - 第 1 部分:人工神经网络
人工神经网络

机器学习在物联网中的应用

如今,物联网中应用了多种 ML 算法。 这些机器学习应用高度依赖于应用领域。 机器学习影响物联网有几个原因。 但首先,如果在没有 ML 的情况下实施 IoT 会发生什么? 当物联网在没有机器学习的情况下单独实施时,它必须面临以下后果。 这包括集成来自多个来源的数据、设备管理、处理大量数据和应用程序的版本控制。

物联网处理设备的互连,主要目的是共享信息(数据)。 这些数据是使机器学习更强大、提高物联网效率的标准原因。 ML 对 IoT 的贡献的关键因素是:分析数据并预测未来事件、将原始数据转换为人类可理解的格式、实时推荐系统、设备维护 (IoT) 等。

使物联网智能化和分析数十亿此类设备产生的大数据的过程在多个领域都有应用。 这些领域包括自动驾驶汽车、可穿戴设备、工业自动化、农业、医疗保健和零售购物。

工业自动化:当涉及到工业生产线时,您需要自动化机器人的帮助。 与人类一起工作的机器人称为协作机器人或协作机器人。 它们的主要缺点是它们在不了解环境中存在的任何障碍(人类)的情况下发挥作用。 这种情况可能会导致致命的伤害或死亡,以防万一。 为了减轻对人类的物理伤害或使机器人足够智能以了解其工作环境,需要某些安全系统。 ML/DL 算法在物联网中的应用,用于开发基于计算机视觉的协作机器人智能安全系统。

农业:世界人口持续增长,未来80年,现有人口将增加36亿,因此,对粮食的需求将会增加。 因此,物联网和人工智能通过以下技术共同改善农业生产,

  • 使用卫星数据的精准农业工具。 该技术用于减少含氮肥料的使用并提高作物产量。
  • 作物监测,使用来自摄像头和传感器的数据,可以监测和分析作物的状况。 使用这些数据的机器学习算法可以及时向农民提供有关作物状况的最新信息。
  • 人工智能——驱动害虫控制、物联网微型传感器以及人工智能控制解决方案使农民能够单独处理植物并保护它们免受任何潜在的疾病和害虫的侵害。

自动驾驶汽车:自动驾驶汽车,是汽车的未来。 通过物联网(传感器、摄像头、激光雷达、雷达)和深度神经网络的结合,可以使汽车自动驾驶。 特斯拉、谷歌、优步、沃尔沃等公司在这一领域进行了积极的研究和开发。

可穿戴设备和医疗保健:可穿戴设备可以借助嵌入的物联网传感器收集原始心率、脑电图和人体运动数据。 通过人工智能的实施,这些指标的检索可以转化为更准确和量身定制的信息,以提高对健康和健身状况的认识,早期疾病检测和避免心血管系统的潜在风险。

智慧零售:让您的购物更智慧! 通过物联网和人工智能的结合,消费者在线上和线下购物中获得更智能的体验。 在人工智能的帮助下,它还可以帮助零售商了解消费者的购买模式。 跨国服装零售公司 H&M 以智能镜子的概念为其客户提供了全新的购物体验。


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