机器学习和物联网(IoT)是这十年来的热门词汇。这些技术几乎在所有行业都能找到应用，从实现人工智能驱动的数字助理到供应链的自动化。它们不仅彻底改变了我们在社交媒体上的互动方式，还改变了我们支付账单的方式。以下是如何使用机器学习进行物联网分析。
 

 
从下面的google趋势分析来看，可以肯定这些技术提供了一个有利可图的职业，所以很多人都有兴趣学习它们。
 
你已经知道什么是机器学习和物联网了。
 
机器学习是让计算机像人类一样学习和行动&随着经验的积累自动改进的过程，而不需要明确的编程。另一方面，物联网指的是一个可以通过无线网络进行通信的互联网连接的物体系统。
 
现在，令人兴奋的是，这两种技术的基础都是 "数据"。物联网设备会产生大量的数据，这些数据在我们看来可能毫无用处，但这正是机器学习的作用所在。
 
机器学习如何应用于物联网？
 
谈到数据分析，预测性分析和规定性分析都利用了机器学习，并在物联网的世界中找到了应用。
 
预测性分析使用不同的统计和机器学习模型，根据过去的数据预测未来的结果。
 
例如，在智能照明系统中，传感器可以收集有关照度、人和车辆的移动以及公共交通时间表、一天中的时间、一年中的时间等信息。根据收集到的数据加上历史数据，机器学习算法可以根据条件预测合适的照明，这将使城市管理部门减少他们的电力成本。
 
规定性分析使用业务规则、计算建模和机器学习的组合，为用户提供任何预先指定的结果的个人建议。
 
使用各种传感器的SmartWatch是Prescriptive Analytics的一个例子。这款手表会记录你的所有信息，并利用机器学习模型为你推出个性化建议，并在发现读数异常时提醒你。
 
特斯拉汽车一直是新闻焦点，现在更是如此。可能它是我们很多人的梦想之车。它是技术的先驱，他们也已经推出了 "自我驾驶模式 "的概念，在他们的一些车辆试点的基础上。
 
你有没有想象过这些自动驾驶汽车是如何工作的？这些车辆有许多传感器，如激光雷达、雷达、摄像头、物联网设备等，它们相互沟通，并将数据以图像和数值的形式发送至专用服务器。
 
根据接收到的数据，应用卷积神经网络、VGG16等各种深度学习模型，使汽车自动学习，并随着经验的积累不断改进。
 
使用机器学习进行物联网数据分析的优势
 
机器学习可以用来识别数据中的模式并进行实时预测。例如，当与空调等电器结合时，它可以帮助创造更好的用户体验。机器学习模型可以从过去的数据中学习你在什么温度下更舒适。
当你下班回家时，它可以利用过去的数据和当前的温度，根据你的要求自动优化室温。
 
2. 机器学习和物联网可以实现一些工业流程的自动化，通过使用物联网，和机器学习功能的仪器来监控和优化流程，确保危险区域的工人安全。
 
3. 物联网分析有助于在工业应用中采取节约成本的措施。我们现在已经结束了 "计划性维护 "的老派概念，我们现在期待使用预测性维护来减少突发性停机。
 
计划性维护的问题是，当机器发生故障时，生产就会停止，从而导致大量的收入损失。也有可能在做维护的时候，一些之前工作得很好的零件被拆掉了，换上了新的零件。这就造成了一笔开销支出，任何一个企业人员都不会觉得合适。这就是物联网在工业应用中寻找削减成本的地方。
 
传感器
 
现代机器现在使用传感器来监控各种各样的数据，包括使用情况、正常运行时间、能源消耗和系统中断日志。在出现问题的情况下，历史数据与机器学习模型所做的预测分析相结合，通知相关人员部件的生命周期以及由于故障部件导致的生产质量如何下降。
 
4物联网和机器学习结合起来有助于有效的风险管理。机器学习可以通过利用过去的数据来预测风险，并自动对这种风险做出反应。
 
5通过利用机器学习和物联网，您可以实现流程效率。机器学习模型可以利用过去的数据来实时调整参数，从而优化过程以保持期望的输出。例如，在智能交通管理系统的情况下，安装在红绿灯顶部的闭路电视摄像头可以捕捉实时图像，并根据其训练的算法，可以检测道路是否拥堵。
 
同时，这些信息可以被告知市民，并建议一个更好的路线，以达到他们的目的地。
 
一种自动化机械臂机在智能工业工厂中与平板电脑实时过程控制监控系统的应用。
 
另一边的草总是更绿。虽然我们已经谈论了很多关于物联网的优势和它的奇妙之处，但它的安全性却有一个明确的问号。
 
网络安全领域的领导者之一泰雷兹集团发布的一份报告称，90%的消费者对物联网设备的安全缺乏信心。此外，约63%的发达国家用户称这些设备“令人毛骨悚然”。随着时不时报告的数据泄露案件不断增加，最终用户更担心自己的数据是否被滥用。
 
物联网设备包含大量个人信息，即使是最轻微的漏洞也可能意味着你所有的数据都被泄露。因此，人们越来越需要使这些智能设备更加安全。
 
任何物联网业务的第一步都是进行彻底的安全风险评估，检查设备和网络系统以及用户和客户后端系统中的漏洞。
 
为了应对这些安全挑战，物联网设备和制造企业应该有一个坚实的战略。
 
结论：
 
因此，我们已经看到ML和IoT的结合如何改变我们的生活，我们希望看到这个领域的一些更先进的技术。我们还讨论了在物联网设备上实现机器学习的优势和面临的一些挑战。
 
很快，使用物联网和最大似然法，我们甚至可以在事故和犯罪发生之前预测不幸事件。当然，这些技术为无限的机会打开了大门。