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法學物聯網與機器學習的結合，讓未來更智慧
介紹
物聯網 (IoT) 是一個嵌入式裝置、智慧裝置和計算機的網路，這些裝置配備感測器，可以彼此通訊，並透過網路傳送和接收資料包。這些裝置可以透過感測器與現實世界進行通訊，並可以使用執行器（物聯網系統的核心）來控制或移動系統。
機器學習和物聯網有著密切的聯絡，許多使用機器學習和人工智慧應用的組織依賴於透過物聯網和嵌入式裝置捕獲的數TB資料。這些資料可用於資料分析、預測分析，以及建立一個智慧世界，其中連線到網路和網際網路的某些物聯網裝置可以根據在其上執行的人工智慧演算法做出自己的決策。
物聯網與機器學習和人工智慧結合背後的理念是什麼？
物聯網和機器學習都有其自身的優勢、優點和缺點。結合雙方的優勢來製造更智慧的裝置是當務之急，並且目前正被許多大型組織公開研究和開發。如今，組織擁有資源、SOC 上的計算能力和網際網路能力，可以製造出高度智慧的裝置，這些裝置可在使用者端執行高效的機器學習演算法，並配備各種能夠捕獲不同型別資料的感測器。
因此，透過物聯網裝置接收到的資料為行業進行深入研究、分析和人工智慧模型開發提供了燃料，使它們能夠做出明智的決策。透過這種方式，許多此類行業的業務迅速發展。透過將物聯網與機器學習相結合，他們現在可以提供更高效、更準確的優質服務，並提高客戶滿意度。
一起執行物聯網和機器學習
配備功能強大感測器的物聯網裝置會產生大量資料。這些資料用於分析趨勢並執行強大的機器學習演算法，這些演算法可以進行預測並做出有益的決策。這推動了創新和研究。許多這些演算法可以打包並部署在物聯網裝置上，這些裝置可以執行推理，並且此類裝置可以根據輸入即時做出決策。
例如，由人工智慧和樹莓派等裝置驅動的智慧道路交通攝像頭可以執行影像檢測/影片饋送檢測模型，這些模型可以識別未戴頭盔的人員。此類技術可以協助交通警察抓捕違反交通規則的違規人員。
另一個例子是演算法和物聯網裝置，它們可以幫助農民即時最大限度地提高灌溉和化肥利用率，從而增加收成並減少浪費。
物聯網與機器學習的優勢
透過自動化多個流程來提高企業和組織的生產力。例如，啟用預測性維護來設定機器部件維修警報，以減少磨損並防止機器故障。
更好的資料分析和處理，因為物聯網裝置可以生成大量資料，這些資料作為人工智慧研究和分析的燃料。例如，組織可以從資料中獲得有用的見解並做出明智的決策。
它有助於降低整體成本，因為它有助於防止製造中的停機時間並提高機器效率。組織可以從整合中獲益匪淺。
哪些最強大的行業正在使用物聯網與機器學習？
在製造業中，物聯網與機器學習可以自動化生產流程並預測機器停機時間。它可以幫助減輕問題並降低運營和維修成本。
在醫療保健領域，透過健身追蹤器等智慧裝置接收到的關於患者狀態的寶貴資訊可以產生對醫生和患者都非常有用的寶貴資料，他們可以透過這些資料監控他們的健康狀況。
在物流和運輸領域，我們可以使用由 GPS 供電的即時位置捕獲裝置來進行路線最佳化，從而減少燃料消耗。
它們用於農業，配備智慧灌溉裝置，可以幫助農民獲得更好的作物產量，也有助於害蟲控制。
結論
物聯網與機器學習的結合是一個熱門且發展迅速的研究和應用領域，如今已紮根於各個領域。隨著硬體和資源變得越來越便宜，加上每個人和行業都可以輕鬆訪問網際網路，創新正在蓬勃發展，並正在從這種結合中獲益。
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