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廣皓天
沖破物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流藩籬 機器學習蓄勢待發(fā)
如今的物聯(lián)網(wǎng)連接網(wǎng)絡使大數(shù)據(jù)代的數(shù)據(jù)量相形見絀。隨著設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，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。而機器學習就是一種不錯的選擇。
那什么是機器學習？機器學習通常與人工智能混淆，但機器學習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)行任務的更廣泛的概念，而機器學習則是將算法適應所提供的數(shù)據(jù)。
從研發(fā)者角度而言，機器學習是構建智能應用程序的一個組成部分和關鍵因素，而構建智能應用程序重要的目標是構建引起客戶共鳴的應用程序或服務，為其提供一個簡單的方法來使用你的服務，隨著時間的推移變得更好。
具體來說，機器學習是指一種自動學習的機器，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)構建模型的科學。該機器可以提供數(shù)據(jù)并適應自身，以進行更的預測并相應地進行操作。
不僅如此，機器學習也可能幫助人們應對物聯(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，機器學習可以使云計算變得更加智能。
預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備進行故障監(jiān)測。多種機器學習算法串聯(lián)工作，演變?yōu)橐粋€合適的模式，能夠好地理解設備所生成的數(shù)據(jù)集的模式。這些運算模型能夠主動發(fā)現(xiàn)可能會終導致設備停機的異?，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)中心機器學習解決方案總監(jiān)VinSharma表示，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，新機器學習平臺(無論是像亞馬遜，谷歌和微軟這樣的大型技術公司或Dato等初創(chuàng)公司)易用性的推廣，將會有越來越多的應用程序生成的實時預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)計劃使用機器學習為他們的客戶提供更好的體驗。
預計，機器學習將在2017年開始從實驗室研究和概念驗證實施轉(zhuǎn)向的業(yè)務解決方案。機器學習將幫助企業(yè)進行創(chuàng)新，如自主汽車，精密養(yǎng)殖，治療藥物發(fā)現(xiàn)，以及金融機構的欺詐檢測。
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