近年來，無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力，超越人類的效率，還是為了更新技術(shù)突破和重塑物聯(lián)網(wǎng)鋪平道路，幾乎沒有什么能像機器學習一樣推動物聯(lián)網(wǎng)進入21世紀的超級燃料。那么機器學習的三種方式是什么，如何促進物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展呢？

1、機器學習讓數(shù)據(jù)更有用。

物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生巨大的數(shù)據(jù)，這是它的特點之一。即便如此，如果企業(yè)和個人不能使用這些數(shù)據(jù)，它們也是完全沒有用的。那么市場如何利用這些有價值的數(shù)據(jù)呢？通過機器學習。

今天的機器學習算法是通過整理數(shù)據(jù)集來實現(xiàn)的，而人類卻無法實現(xiàn)這一點。據(jù)估計，物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)增長，到2021年，可能會達到價值1.6億美元的高點，這意味著需要更多的算法來跟上相應(yīng)的數(shù)據(jù)上漲。

機器學習的進展使其能夠進行預(yù)測和分析，這意味著使用這些算法的企業(yè)能夠更好地預(yù)測未來的市場趨勢，并成功地瞄準未來的客戶。

2、機器學習使物聯(lián)網(wǎng)更加安全。

機器學習不僅僅是企業(yè)或創(chuàng)新者使用的，它也用于安全目的，現(xiàn)有的機器學習算法正在應(yīng)對網(wǎng)絡(luò)威脅。

就像數(shù)據(jù)分析一樣，使用機器學習算法可以極大地幫助網(wǎng)絡(luò)安全分析。機器學習是安全行業(yè)的一大福音，無論是幫助解決行業(yè)勞動力問題，努力吸引人力資本滿足富裕客戶需求，還是尋找和關(guān)閉物聯(lián)網(wǎng)漏洞。

3、機器學習使物聯(lián)網(wǎng)更加安全。

這些算法可以處理的操作范圍也值得一提。機器學習可以用來更有效地監(jiān)控數(shù)據(jù)交換，比如比特幣挖掘。此外，它還可以分析歷史數(shù)據(jù)，甚至在事件發(fā)生前預(yù)測威脅和犯罪。

4、機器學習擴大物聯(lián)網(wǎng)的范圍。

機器學習及其算法交付給物聯(lián)網(wǎng)的優(yōu)勢之一是如何在物聯(lián)網(wǎng)平臺上輕松集成。例如，全球移動設(shè)備的快速發(fā)展是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動力之一，機器學習往往適用于移動設(shè)備的開發(fā)、編程和維護。

展示機器學習如何與特定的小物件相關(guān)聯(lián)的例子已經(jīng)很多了。這些小工具不僅能移動設(shè)備，還能從自動駕駛汽車、智能城市和工廠的機器學習中受益。由于物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品和服務(wù)使其生產(chǎn)成本更低，易于上市和消費，更多的消費者將涌入其中，并進一步擴大全球覆蓋面。

人工智能時代存在爭議，但并沒有達到好萊塢末日預(yù)測的局面，確實改變了世界。未來一二十年，隨著數(shù)十億臺設(shè)備的普及，這些算法和削減企業(yè)和消費者成本的進步將使機器學習更加不可或缺。隨著越來越多的人在社交媒體平臺上注冊、登錄、購買智能設(shè)備、使用自動駕駛汽車通勤，物聯(lián)網(wǎng)對社會的影響甚至控制將在機器學習的奇妙世界中變得更加強大。

標簽：機器學習,物聯(lián)網(wǎng)技術(shù),人工智能,人工智能算法