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2021-05-10

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当今的物联网是新数据的最重要来源之一。考虑到这一点，数据科学将为使物联网应用变得更加智能和快速做出巨大贡献。以机器学习为后盾的数据科学的当前应用已帮助我们推断出重要因素，以帮助在该领域获得最佳的成功。

首先，由于数据是从具有特定数据类型的不同来源生成的，因此必须采用或开发具有处理数据特征能力的算法;其次，要实时生成数据的大量资源都离不开规模和速度问题。总之，找到适合数据的最佳数据模型是模式识别和物联网数据更好分析的最重要问题之一。

这些所谓的“问题”为扩大新的发展铺平了道路。大数据可以作为高容量，高速度，种类繁多的数据来放置，这些数据需要经济高效的创新形式的信息处理方式，以实现增强的洞察力，决策和流程自动化。

物联网中机器学习的3个主要概念

为了更好地了解哪种算法最适合物联网领域的处理和决策，人们需要了解物联网的最基本概念。

i）物联网的整体应用

ii）机器学习算法的数据驱动愿景

iii）物联网数据的特征

物联网的整体应用

众所周知，物联网的目的是通过节省时间，能源和金钱来开发更智能的环境和简化的生活方式。它也减少了主要行业的大量成本。物联网的四个主要组成部分包括：1）传感器，2）处理网络，3）数据分析数据和4）系统监控。由于物联网已与多种技术集成在一起，并且连通性是其运行的必要和充分条件，因此某些通信协议可能是该技术的一些最基本要素。累计，我们需要增强以下组件：

（1）装置对装置（D2D）：是一种通讯类型，可在附近的手机之间进行通讯；代表下一代蜂窝网络。

（2）设备到服务器（D2S）：是一种将所有数据发送到服务器的通信设备；可以靠近或远离设备。这种通信主要应用于云处理。

（3）服务器到服务器（S2S）：服务器之间相互传输数据的一种通信类型，主要用于蜂窝网络。
在将数据传输到其他设备之前，需要准备数据以建立通信。为此，使用了各种分析过程和计算方法。

雾计算：-应用此方法是为了将信息从数据中心任务迁移到服务器边缘。

边缘计算：-在这种类型的计算中，处理在距核心一定距离处运行。

云计算：-云具有高延迟和高负载平衡，表明此架构不足以处理IoT数据，因为大多数处理应以高速运行。

一旦了解了详细分类和打算使用IoT设备的目的，我们就可以建立要在引擎盖下使用的正确算法类型。分配算法的这一部分主要是在物联网应用程序开发过程中出现的，并且在它后面进行了很多头脑风暴。

让我们看一下可以与IoT设备结合使用的一些最广泛使用和最复杂的机器学习算法。

A）分类：-这种类型的ML算法用于智慧城市，尤其是用于管理智慧交通。它有助于流量预测和增加数据缩写。

B）聚类：-此算法用于智能流量和智能健康。它再次有助于流量预测和增加数据缩写以及患者数据监控。

C）线性回归：-该算法主要用于经济学中，有助于实时预测以及数据缩写。

D）K最近邻居：-该算法适用于智能公民，并有助于分析乘客的出行方式。

E）前馈神经网络：-用于智能健康目的，有助于减少能源消耗并预测元素的状态。

F）典型相关分析：-用于监视公共场所，主要用于故障检测。

如今，物联网使每个与信息技术相关的个人感到兴奋。它承诺了一个全连接，无所不包的未来。这些连接和智能设备共同构成了我们用科幻书籍和电影如此生动地形象化的世界的基础。