物聯網和機器學習攜手邁向智能未來，了解這兩種前沿工具的結合是企業運作方式學習過程的一部分。通過將大量數據轉化為有用的洞察和決策工具，物聯網機器學習已經改變了企業的運作方式。技術時代在不斷發展，幾乎每天都有突破出現。2023年物聯網和機器學習的結合最近獲得巨大普及的此類領域之一。
這種創新(xin)的技術組合正在(zai)創造新(xin)的商業可能性，并(bing)將在(zai)重(zhong)塑(su)我們世(shi)界的未來(lai)方面發(fa)揮(hui)重(zhong)要作用。在(zai)一個越來(lai)越受數據驅動的世(shi)界里(li)，物聯(lian)網機(ji)器學習(xi)為(wei)企業提供了一個新(xin)的令人興奮的途徑來(lai)利(li)用大數據的力(li)量，并(bing)在(zai)物聯(lian)網和(he)機(ji)器學習(xi)市(shi)場上獲得(de)競(jing)爭優勢以實現智(zhi)能未來(lai)。
物聯網(wang)機器(qi)學習
物(wu)聯網機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)背(bei)后的(de)理(li)念是結合(he)兩種技術的(de)優(you)勢，為各個領(ling)域引入新(xin)的(de)自動化、優(you)化和(he)智能化程(cheng)度。組織可以利用(yong)物(wu)聯網設備產生(sheng)的(de)大(da)量(liang)數(shu)據，并使(shi)用(yong)使(shi)用(yong)機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)的(de)算法來(lai)評(ping)估和(he)理(li)解這些數(shu)據，從而(er)獲得有用(yong)的(de)見解，做出明智的(de)決策，并推(tui)動創新(xin)。物(wu)聯網和(he)機(ji)器(qi)學(xue)(xue)習(xi)的(de)結合(he)可以改(gai)變企(qi)業的(de)運作方式(shi)(shi)、產品的(de)開發(fa)和(he)制造(zao)方式(shi)(shi)以及服務的(de)提供方式(shi)(shi)，從而(er)帶來(lai)更好的(de)客戶體驗和(he)更高的(de)運營效率(lv)。
物聯網和機器(qi)學習如(ru)何協(xie)同(tong)運作?
物聯(lian)網和機器(qi)學習工具相得(de)益彰，物聯(lian)網設備(bei)產生(sheng)大(da)量數(shu)據，機器(qi)學習算(suan)法可(ke)以評(ping)估這(zhe)些數(shu)據，以獲得(de)見(jian)解并(bing)推動創新。通過集成這(zhe)些工具，組織可(ke)以自(zi)動化流程(cheng)，提高(gao)生(sheng)產力(li)，并(bing)實時(shi)做出數(shu)據驅動的選擇。
機(ji)(ji)器學習參與物聯(lian)網：機(ji)(ji)器學習算法可以(yi)提(ti)(ti)高物聯(lian)網設備(bei)(bei)的(de)功能，允(yun)許其實時(shi)處理(li)和(he)評估數(shu)據，并根據獲得的(de)見解(jie)執行步驟。通過將機(ji)(ji)器學習模型(xing)嵌入到(dao)物聯(lian)網設備(bei)(bei)中，組(zu)織(zhi)可以(yi)提(ti)(ti)高效率，自動化流程，并在外圍做出數(shu)據驅動的(de)選擇，減(jian)少對基于云的(de)處理(li)和(he)延遲(chi)的(de)需(xu)求。
物聯網機器學習的優勢
物聯(lian)網和機器學(xue)習(xi)技術的(de)集成為各(ge)個(ge)領(ling)域的(de)企業提供了眾多優(you)勢。
提高業務(wu)生(sheng)產力(li)：用(yong)(yong)于各種(zhong)企業自動化運營，為其他(ta)業務(wu)騰出時間和資源。例如，生(sheng)產中的預測性維護采用(yong)(yong)機器學習算(suan)法來預測機器何時需要(yao)維修，從而(er)減少(shao)延(yan)遲并提高生(sheng)產力(li)。
預測(ce)(ce)性(xing)維(wei)護和改(gai)進的(de)(de)數(shu)據處理：機(ji)器學習(xi)(xi)算法可以分析物聯網設(she)備(bei)產(chan)生的(de)(de)大量數(shu)據，提供(gong)可用于決策的(de)(de)有用見解(jie)。預測(ce)(ce)性(xing)維(wei)護可以預測(ce)(ce)機(ji)器故障并(bing)減少停機(ji)時(shi)間，這是機(ji)器學習(xi)(xi)如何(he)用于改(gai)善企業業績(ji)的(de)(de)一(yi)個例子。
實(shi)時(shi)決策和(he)解決問題(ti)：通過(guo)將機器(qi)(qi)學習算(suan)(suan)法集成到物(wu)聯網設(she)(she)備(bei)中，組織可以實(shi)時(shi)做出數據(ju)驅動的選擇，而無(wu)需人工參(can)與。例如，在農(nong)業(ye)領域，物(wu)聯網設(she)(she)備(bei)和(he)機器(qi)(qi)學習算(suan)(suan)法可用于實(shi)時(shi)最大(da)化(hua)灌溉和(he)化(hua)肥利用，提高農(nong)業(ye)產量并減少浪費。
降低(di)成(cheng)本和提(ti)高回報：例如，在制造(zao)業中的預測性維護可以(yi)(yi)減少停(ting)機(ji)時間，提(ti)高機(ji)器(qi)效率，從而節省成(cheng)本并提(ti)高產(chan)量。最(zui)后，機(ji)器(qi)學(xue)習和物(wu)聯網技術(shu)的集成(cheng)提(ti)供(gong)了(le)(le)許多優勢，可以(yi)(yi)提(ti)高企(qi)業的生產(chan)力、決策和節省成(cheng)本。跨多個(ge)行業的組織(zhi)已經獲得了(le)(le)這些(xie)優勢，且(qie)隨著技術(shu)的進步，這種模式(shi)有(you)望繼續(xu)下去(qu)。
機器學習在(zai)不同領域的應用
物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)和機(ji)器(qi)學習結合在各個領(ling)域都有很多用途。這(zhe)種技術組合實現了實時數(shu)據(ju)處理和更好(hao)的(de)決策制定，從而提(ti)高(gao)生(sheng)產力并節省費(fei)用。讓我們來看看物(wu)聯(lian)(lian)網(wang)機(ji)器(qi)學習是如(ru)何在以下的(de)領(ling)域中發揮作用的(de)。
醫療(liao)(liao)保健：這些信息可用于更(geng)多地識別和治(zhi)療(liao)(liao)患者(zhe)(zhe)，減少面(mian)對(dui)面(mian)會議的(de)需要，并(bing)限制疾(ji)病的(de)傳播。由(you)物聯網驅動的(de)可穿戴健身追蹤器和智(zhi)(zhi)能吸入(ru)器，可以為(wei)機器學習算法提供(gong)有用的(de)數據進行評估，使醫療(liao)(liao)工作者(zhe)(zhe)能夠做出更(geng)明智(zhi)(zhi)的(de)選擇。
零售業：可(ke)以使(shi)用物聯(lian)網(wang)設(she)備實時(shi)(shi)觀察(cha)庫(ku)存水平，使(shi)之能夠根(gen)據數據做出關(guan)于何時(shi)(shi)補貨(huo)和減少浪費的選擇。此外，基于機器學習的算法可(ke)以用來(lai)評估客戶的購買模式，使(shi)零售商(shang)能夠提(ti)供(gong)個性化的產品建(jian)議，提(ti)高客戶的總體滿意度。
制(zhi)(zhi)造業：例如，機器(qi)學(xue)習算法可用(yong)于評估制(zhi)(zhi)造設備上物聯網傳感器(qi)的數據(ju)，使制(zhi)(zhi)造商能夠找到開(kai)發領域，并在設備故(gu)障出現(xian)之前進行(xing)主動維修(xiu)。這(zhe)可以減少停機時間、提高產量和增加收入。
農(nong)業(ye)(ye)：在(zai)農(nong)業(ye)(ye)上增加農(nong)業(ye)(ye)產量，減(jian)少(shao)浪費(fei)(fei)，減(jian)少(shao)有害農(nong)藥的使用(yong)。這可以(yi)為生產者(zhe)帶來更好的作物生長、更低的費(fei)(fei)用(yong)和更高的收入。
運輸(shu)及物流業：運輸(shu)及物流業。例(li)如，機器(qi)學習算法可用于評估(gu)具有GPS功能的汽車的數據，以優化(hua)運輸(shu)路線，減少汽油使用量。
