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法学物联网与机器学习的结合，让未来更智能
介绍
物联网 (IoT) 是一个嵌入式设备、智能设备和计算机的网络，这些设备配备传感器，可以彼此通信，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，并可以使用执行器（物联网系统的核心）来控制或移动系统。
机器学习和物联网有着密切的联系，许多使用机器学习和人工智能应用的组织依赖于通过物联网和嵌入式设备捕获的数TB数据。这些数据可用于数据分析、预测分析，以及创建一个智能世界，其中连接到网络和互联网的某些物联网设备可以根据在其上运行的人工智能算法做出自己的决策。
物联网与机器学习和人工智能结合背后的理念是什么？
物联网和机器学习都有其自身的优势、优点和缺点。结合双方的优势来制造更智能的设备是当务之急，并且目前正被许多大型组织公开研究和开发。如今，组织拥有资源、SOC 上的计算能力和互联网能力，可以制造出高度智能的设备，这些设备可在用户端运行高效的机器学习算法，并配备各种能够捕获不同类型数据的传感器。
因此，通过物联网设备接收到的数据为行业进行深入研究、分析和人工智能模型开发提供了燃料，使它们能够做出明智的决策。通过这种方式，许多此类行业的业务迅速发展。通过将物联网与机器学习相结合，他们现在可以提供更高效、更准确的优质服务，并提高客户满意度。
一起运行物联网和机器学习
配备功能强大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强大的机器学习算法，这些算法可以进行预测并做出有益的决策。这推动了创新和研究。许多这些算法可以打包并部署在物联网设备上，这些设备可以运行推理，并且此类设备可以根据输入实时做出决策。
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/视频馈送检测模型，这些模型可以识别未戴头盔的人员。此类技术可以协助交通警察抓捕违反交通规则的违规人员。
另一个例子是算法和物联网设备，它们可以帮助农民实时最大限度地提高灌溉和化肥利用率，从而增加收成并减少浪费。
物联网与机器学习的优势
通过自动化多个流程来提高企业和组织的生产力。例如，启用预测性维护来设置机器部件维修警报，以减少磨损并防止机器故障。
更好的数据分析和处理，因为物联网设备可以生成大量数据，这些数据作为人工智能研究和分析的燃料。例如，组织可以从数据中获得有用的见解并做出明智的决策。
它有助于降低整体成本，因为它有助于防止制造中的停机时间并提高机器效率。组织可以从集成中获益匪浅。
哪些最强大的行业正在使用物联网与机器学习？
在制造业中，物联网与机器学习可以自动化生产流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，通过健身追踪器等智能设备接收到的关于患者状态的宝贵信息可以产生对医生和患者都非常有用的宝贵数据，他们可以通过这些数据监控他们的健康状况。
在物流和运输领域，我们可以使用由 GPS 供电的实时位置捕获设备来进行路线优化，从而减少燃料消耗。
它们用于农业，配备智能灌溉设备，可以帮助农民获得更好的作物产量，也有助于害虫控制。
结论
物联网与机器学习的结合是一个热门且发展迅速的研究和应用领域，如今已扎根于各个领域。随着硬件和资源变得越来越便宜，加上每个人和行业都可以轻松访问互联网，创新正在蓬勃发展，并正在从这种结合中获益。
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