物联网云应用中机器学习技术的作用

### 物联网云应用中机器学习技术的作用 #### 1. 引言 近年来，新技术以及互联网协议和计算系统的巨大变化，让不同设备之间的通信变得前所未有的便捷。据估算，到2020年，预计约有250 - 500亿台设备将接入互联网。物联网将成为新数据的重要来源之一，数据科学将在让物联网应用更智能方面发挥重大作用。数据科学是众多科学领域的融合，它运用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中识别趋势和新观点。 #### 2. 机器学习 近十年来，机器学习在全球多个领域得到了广泛认可，成为一种新兴的创新趋势。为了从大数据中获取最大价值，理念和技术必须齐头并进。应重点关注如何将算法与工具/流程精确配对，以创建基于迭代学习的机器学习模型。以下是一些关键的机器学习算法： - 神经网络 - 随机森林 - 决策树 - SEO - 序列和关联发现 - SOM（自组织映射） - 最近邻 - SVM（支持向量机） - 多元自适应回归（线性、逻辑、多元等） - 提升和袋装梯度 - 主成分分析 为了产生高效的结果，机器学习算法需要与以下工具或流程配对： | 工具或流程 | 说明 | | --- | --- | | 数据探索→模型预测可视化 | 对模型预测进行可视化展示 | | 完整的数据质量和管理 | 确保数据的质量并进行有效管理 | | 高效且便捷的模型部署 | 轻松生成重复且可靠的输出 | | 形成图形用户界面 | 用于开发流程和构建模型 | | 比较多个ML模型并选择最佳拟合模型 | 挑选出最适合的模型 | | 通过自动集成模型评估识别最佳表现者 | 找出表现最优的模型 | | 数据到决策过程的自动化 | 实现数据到决策的自动转换 | ##### 2.1 机器学习在当前商业场景中的重要性 机器学习在处理大量数据的大多数行业中日益重要。企业可以通过从优质数据中获取隐藏模式和见解，获得竞争优势并提高效率。借助经济实惠且易于操作的计算处理，以及经济高效的数据存储选项，机器学习模型可以分析高度复杂的大量数据，从而提供更高的准确性和效率。企业可以通过机器学习根据客户的不同需求提供个性化服务和差异化产品。此外，机器学习还能为公司带来大量长期盈利的机会。如果想开发有效的机器学习系统来促进业务发展，需要牢记以下几点： - 卓越的数据准备能力 - 掌握基础和高级算法知识 - 可扩展性 - 自动化和迭代能力 - 集成建模知识 ##### 2.2 机器学习的应用 每个处理大量数据的行业都认识到了机器学习技术的价值。通过挖掘数据中的隐藏趋势和见解，公司可以更高效地控制成本并在市场中获得竞争优势。以下是机器学习在某些领域的出色应用： - **金融服务**：该领域的机器学习技术可帮助金融公司分析财务数据的隐藏见解，识别金融欺诈事件。还可用于确定交易和投资机会。机器学习中的网络监控技术在金融领域发展迅速，它能识别可能面临金融风险的个人或机构，以便采取必要的预防措施防止欺诈。 - **营销和销售**：该领域最重要的分析部门是客户的购买历史。机器学习在分析之后发挥作用，为客户的下一次购买提供定制化和个性化的产品推荐。捕获、正确分析和实施客户数据以创造个性化购物体验，是营销和销售的新高度。 - **政府**：主要关注的领域是公用事业和公共安全。政府可以从多个数据源挖掘数据，以观察有用的趋势和见解，例如分析传感器数据以确定降低成本和提高效率的方法。同样，机器学习可用于检测欺诈和盗窃行为并减少其发生。 - **医疗保健**：机器学习可开发可穿戴传感器和设备，利用数据实时评估个人健康状况，已成为医疗保健领域的快速发展趋势。可穿戴传感器能提供患者的实时信息，如整体健康状况、血压、心跳、脉搏率等重要参数。对这些信息进行适当分析，有助于医学专家从患者的过往数据中提取重复趋势，从而制定未来的疾病诊断、治疗和预防措施。机器学习技术还能帮助医学专家从医疗数据中获取见解，产生高效的诊断技术和改进治疗方法。 - **交通运输**：可以使用机器学习算法进行适当的路线分析，即根据旅行历史和路线模式预测特定路线上可能出现的问题，并提供关于选择哪条路线更方便的建议。运输公司和配送组织利用这种分析技术打造更智能的城市，为客户提供最佳的出行决策。 - **石油和天然气**：这是最需要机器学习的行业之一。机器学习在该行业有广泛且不断扩展的应用，从地下矿物分析到新能源的开采，再到石油的输送分配。 #### 3. 物联网（IoTs）技术和基础设施 要深入了解一项先进技术，首先需要学习其基础知识、子部分及其内部组件（包括其工作结构）。通常，物联网基于无线传感器网络（WSNs）运行，在当今几乎所有应用中都有使用。从更大的范围来看，许多物联网设备与互联网连接形成一个巨大的网络，可被视为物理空间和网络空间的结合，称为网络物理系统（CPSs）。在新冠疫情后的今天，无线传感器网络和网络物理系统的使用有所增加。以下分别介绍相关内容。 ##### 3.1 新冠疫情后时代的无线传感器网络（WSNs） 全球各国都在使用数字工具来应对这场全球危机。这些新兴发展在很大程度上依赖于无线通信系统的可用性。无线联网系统，包括病毒传播控制、健康自动化、交互式教育和会议等，正在帮助抗击疫情： - **物联网平台**：在全球紧急情况下，新兴技术应用广泛，包括协助医院医生和护士的触觉机器人、人群监测飞机、用于识别医疗模式的人工智能和深度学习、物联网供应链自动化以及用于继续教育的虚拟学习。从允许个人监测健康、跟踪睡眠习惯和测量心率的智能手表，到工业维护操作中超越人类控制的智能传感器，物联网无处不在。 - **物联网基础设施**：为了应对新冠疫情的影响和未来的公共卫生紧急情况，我们需要加强数字基础设施。将人工智能更好地融入公共卫生响应应成为优先事项；可以利用预防性计划来评估与公民流动、疾病传播趋势和健康监测相关的大数据。 - **物联网架构**：目前，物联网架构尚未形成广泛接受的统一标准。不同的研究人员提出了不同的架构： - **三层架构**：该架构描述了物联网的基本概念，但不太适合物联网研究，因为研究还关注物联网的更精细方面。它是该领域研究早期提出的，包括感知层、网络层和应用层。 - **五层架构**：除了三层架构的层次外，还包括处理层和业务层。五层