物聯網（IoT）有著巨大的潛力，幾乎沒有哪項技術能與其相媲美，並且它幾乎在每一個領域都釋放出了新的機遇和創新。因此，全球企業正在安裝比以往更多的感測器，以利用物聯網的發展潛力。
但如果沒有適當的資料管理策略，這些感測器的實施可能會適得其反。企業可能會發現自己的伺服器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也沒有獲得多少回報。
物聯網工作的主要障礙
物聯網的應用範圍很廣，您可以在智慧家居照明系統，以及智慧手機的製造流程中找到這項技術的影子，並且，現在幾乎每個行業都在某種程度上依賴它。
但無論我們關注哪種物聯網應用，它們幾乎都面臨著四個共同問題：
▲安全
當涉及物聯網時，安全和隱私是首要考慮因素。資料是物聯網的生命線，如果沒有資料的收集、傳輸和處理，則物聯網將無法完成任何工作。但是，這種資料交換必須由堅如磐石的安全性來支援。保持所有通訊的安全是至關重要的，尤其是涉及到個人資料，如醫療裝置收集的資料。
▲準確性
現在，您可以在任何地方找到物聯網感測器，但這並不一定意味著您應該把物聯網感測器放在任何地方。有些地方適合安裝物聯網感測器，有些則不能。如果您選擇將物聯網感測器安裝在有問題或惡劣的環境中，則可能會遇到錯誤或無資料的情況——這可能嚴重影響您使用任何演算法獲得的結果。
▲大資料的3V特性
規模化、多樣化和速度是大資料的三個特性。規模化指的是資料量，多樣化是指可用的資料型別眾多。速度是指處理資料的速度。如果您想為資料找到最佳的演算法，併為您的問題找到最佳的解決方案，那麼注意這些因素是必不可少的。
▲互聯性
顯然，物聯網最具革命性的能力之一是讓不相連的裝置彼此“溝通”。但是，由於每個裝置的建立方式不同，因此說起來容易做起來難。例如，您如何讓您的冰箱和您的咖啡機溝通？多個裝置之間的互動需要一種通用語言或通訊協議來完成。
為什麼是機器學習？
正如機器學習的名字所暗示的那樣，它專注於教機器如何學習。機器學習本質上是一種使分析模型構建自動化的資料分析方法。透過以正確的方式向系統提供正確的資料，系統可以從這些資料中學習，識別模式，然後做出決策或採取行動。
這是每個機器學習應用的核心，它可以極大地幫助物聯網的發展。讓我們看一下它的兩種主要實現方式。
▲自動化資料分析
就在幾年前，無人駕駛汽車還停留在科幻小說階段。如今，得益於物聯網和人工智慧方面的進步，這項技術終於得以實現。為了發揮作用，無人駕駛汽車需要感測器通訊和資料分析的精心協調。
當車輛行駛時，感測器接收數千個數據點。這些資料必須在瞬間處理，以防止事故發生。人類分析師根本無法滿足這些閃電般的需求，因此自動化是實現這一目標的唯一方法。
機器學習為無人駕駛汽車的計算機提供了所需的功能，以過濾大量資料並專注於此時此刻最重要的事情。無論是速度、道路障礙物，還是附近的其他車輛，機器學習都能找到最相關的資料，並在瞬間給出解決方案，讓您能夠安全到達目的地。
▲無與倫比的預測能力
除了識別當前的障礙之外，機器學習還可以幫助物聯網系統瞭解更多常規模式。就汽車而言，機器學習可以幫助識別某些操作過程中仍需改進的地方。
例如，假設您在停車入位時遇到麻煩。汽車的計算機可以在多次迭代後學習這種洞察力，然後在這個可怕的停車過程中提供額外指導。這樣以來，狹窄的街道似乎不再那麼令人恐懼了。
同樣，物聯網系統中的機器學習還可以檢測異常活動或異常值，並觸發適當措施和危險訊號以進行保護。（來源物聯之家網）這不僅有助於解決傳統意義上的安全，而且還有助於解決許多通常沒有考慮到的其他問題。
例如，想象一下，如果您辦公室的空調系統過度工作，並因此消耗更多電量。正如谷歌在其暖通空調系統中所展示的那樣，機器學習可以隨著時間推移而逐漸進化，並顯著降低能耗。
總結
透過機器學習，物聯網可以完美地執行。如今，全球各地的組織正在競相利用物聯網的能力，但是，其中許多組織都被我們討論過的一個或多個障礙所困擾。不過，不管您遇到什麼問題，都可以透過結合了機器學習技術的方法來解決。
下次當您在物聯網方面遇到問題時，請考慮機器學習，這是讓您物聯網系統更加智慧的訣竅。