隨著設(shè)備和傳感器的不斷增長，數(shù)據(jù)量也在與日俱增。面對龐大的數(shù)據(jù)流，機器學(xué)習(xí)提升精確性及智能化，以應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)，并推動云計算的智能化發(fā)展。
沖破物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流藩籬 機器學(xué)習(xí)蓄勢待發(fā)
如今的物聯(lián)網(wǎng)連接網(wǎng)絡(luò)使大數(shù)據(jù)第一代的數(shù)據(jù)量相形見絀。隨著設(shè)備和傳感器不斷增長，他們創(chuàng)建的數(shù)據(jù)量也將增加。
例如，一輛自主駕駛汽車每天將生成4,000GB的數(shù)據(jù)。新的空中客車A380-1000飛機在每個機翼上配備了10,000個傳感器。傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)技術(shù)將不再能夠處理智能家庭中的連接電器，智能城市中的交通傳感器，以及智能工廠中的機器人系統(tǒng)所創(chuàng)建的數(shù)據(jù)。
分析這些海量數(shù)據(jù)集需要采用新技術(shù)，例如靈活的云計算和虛擬化，ApacheHadoop和Spark等軟件。它還需要更強大的高性能處理器，并提供工具來發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)的洞察力。而機器學(xué)習(xí)就是一種不錯的選擇。
那什么是機器學(xué)習(xí)?機器學(xué)習(xí)通常與人工智能混淆，但機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個子集。人工智能是使計算機和機器自身執(zhí)行任務(wù)的更廣泛的概念，而機器學(xué)習(xí)則是將算法適應(yīng)所提供的數(shù)據(jù)。
從研發(fā)者角度而言，機器學(xué)習(xí)是構(gòu)建智能應(yīng)用程序的一個組成部分和關(guān)鍵因素，而構(gòu)建智能應(yīng)用程序最重要的目標(biāo)是構(gòu)建引起客戶共鳴的應(yīng)用程序或服務(wù)，為其提供一個簡單的方法來使用你的服務(wù)，隨著時間的推移變得更好。
具體來說，機器學(xué)習(xí)是指一種自動學(xué)習(xí)的機器，是一種自動化數(shù)據(jù)分析方法。計算機能夠分析數(shù)據(jù)并自動從該數(shù)據(jù)構(gòu)建模型的科學(xué)。該機器可以提供數(shù)據(jù)并適應(yīng)自身，以進行更精確的預(yù)測并相應(yīng)地進行操作。
不僅如此，機器學(xué)習(xí)也可能幫助人們應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)的挑戰(zhàn)。雖然物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)已不同的形式存在了近20年，但是數(shù)據(jù)驅(qū)動云平臺仍然重新定義了這一趨勢。除了捕獲多種傳感器傳來的大量數(shù)據(jù)以用來查詢外，同時還可以處理和分析各種重要趨勢，機器學(xué)習(xí)可以使云計算變得更加智能。
預(yù)知維護是一個比較引人注目的用例，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，這樣的平臺能夠代替人類對設(shè)備進行故障監(jiān)測。多種機器學(xué)習(xí)算法串聯(lián)工作，演變?yōu)橐粋€合適的模式，能夠最好地理解設(shè)備所生成的數(shù)據(jù)集的模式。這些運算模型能夠主動發(fā)現(xiàn)可能會最終導(dǎo)致設(shè)備停機的異?，F(xiàn)象，而這個能力將使工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進入下一個階段。
英特爾數(shù)據(jù)中心機器學(xué)習(xí)解決方案總監(jiān)VinSharma表示，第一代大數(shù)據(jù)分析是圍繞社交媒體、在線購物、在線視頻、網(wǎng)上沖浪以及其他用戶生成的在線行為產(chǎn)生的信息流動而成長的。
隨著新數(shù)據(jù)的快速生成，大量計算能力可用性，新機器學(xué)習(xí)平臺(無論是像亞馬遜，谷歌和微軟這樣的大型技術(shù)公司或Dato等初創(chuàng)公司)易用性的推廣，將會有越來越多的應(yīng)用程序生成的實時預(yù)測隨著時間的推移不斷變得更好。在某項統(tǒng)計的100家早期創(chuàng)業(yè)公司中，有超過90%已經(jīng)計劃使用機器學(xué)習(xí)為他們的客戶提供更好的體驗。
預(yù)計，機器學(xué)習(xí)將在2017年開始從實驗室研究和概念驗證實施轉(zhuǎn)向領(lǐng)先的業(yè)務(wù)解決方案。機器學(xué)習(xí)將幫助企業(yè)進行創(chuàng)新，如自主汽車，精密養(yǎng)殖，治療藥物發(fā)現(xiàn)，以及金融機構(gòu)的高級欺詐檢測。
轉(zhuǎn)型的最終目的 -提質(zhì)降本增效
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