По мере того, как ИИ и Интернет вещей становятся все более широко используемыми, необходимо понять, как эти две технологии работают вместе, чтобы принести пользу компаниям и обычным людям.
Устройства IoT генерируют огромные объемы данных, и для анализа и отслеживания этих данных можно использовать искусственный интеллект и машинное обучение. Комбинируя таким образом искусственный интеллект с Интернетом вещей, можно создавать «умные устройства» и принимать обоснованные решения без вмешательства человека. Возможности, которые дает IoT, безграничны.
С быстрым распространением подключенных устройств и датчиков объем данных, которые они создают, будет расти в геометрической прогрессии, и большой вопрос, который возникает при этом, заключается в том, как анализировать этот огромный объем данных о производительности. Единственный способ не отставать от скорости, с которой IoT генерирует данные и получать ценную информацию, — это машинное обучение.
Что такое искусственный интеллект и что такое машинное обучение?
Искусственный интеллект — это изучение агентов, которые воспринимают окружающий мир, формируют планы и принимают решения для достижения целей. Его основы включают математику, логику, философию, теорию вероятности, лингвистику, нейронауку и теорию принятия решений. Многие области подпадают под эгиду искусственного интеллекта, например, компьютерное зрение, робототехника, машинное обучение и обработка естественного языка.
Машинное обучение — это область искусственного интеллекта, целью которой является предоставление компьютерам возможности обучаться самостоятельно. Алгоритмы машинного обучения позволяют ему распознавать закономерности в данных, а затем строить модели, которые объясняют мир и предсказывают вещи без явных заранее запрограммированных правил и моделей.
Почему машинное обучение важно?
ИИ будет более способен формировать наше будущее, чем другие инновации, и любой, кто этого не понимает, скоро окажется позади.
После нескольких зим ИИ и «ложных бумов» быстрый прогресс в области хранения данных и вычислительной мощности компьютеров резко изменил правила игры.
Машинное обучение значительно улучшило компьютерное зрение (способность машин распознавать объекты на изображениях или видео). Например, у вас есть коллекция из сотен тысяч или даже миллионов изображений, и вам нужно пометить их по отдельности, например, изображения с кошками, а затем алгоритм пытается построить модель, которая может точно присвоить каждой метке изображение с Кот. Как только точность станет достаточно высокой, машина сможет «узнать», как выглядит кошка.
Внедрение IoT зависит от способности получать информацию, скрытую в огромном и растущем океане данных. Поскольку существующие методы не могут масштабироваться до масштабов Интернета вещей, реализация будущих обещаний Интернета вещей зависит от машинного обучения для обнаружения закономерностей, корреляций и аномалий, которые могут улучшить все аспекты нашей повседневной жизни. Машинное обучение лежит в основе нашего пути к искусственному интеллекту, и в то же время оно изменит каждую отрасль и окажет огромное влияние на нашу повседневную жизнь. Оригинал статьи, переданный блогером CSDN "Любовь к вещам", предназначен только для ознакомления. Если есть какие-либо нарушения, пожалуйста, свяжитесь, чтобы удалить ее!