Рус | Eng

Зависит ли Интернет вещей от технологии машинного обучения?

Зависит ли Интернет вещей от технологии машинного обучения?

Интернет вещей стремительно набирает популярность в мире современных технологий и самых громких новинок года.

Таким образом, в кругах специалистов постоянно разворачиваются дискуссии о том, как же заставить его работать максимально эффективно. Уже в ближайшем будущем, по прогнозам экспертов, Интернет вещей будет производить огромное количество данных и открывать тем самым просто безграничные возможности для различных сфер деятельности.

Перспективы огромны, но главной проблемой остается то, что человек физически не может обрабатывать производимые Интернетом вещей данные, используя даже все существующие традиционные методы. Единственный способ успевать за генерируемой информацией – это использование машинного обучения.

Машинное обучение — это субполе компьютерной науки и искусственного интеллекта, занимающееся строительством и изучением систем, которые могут анализировать данные не только по заранее запрограммированным инструкциям.

И это определение взято вовсе не из книг по научной фантастике, а является вполне реальным и даже широко используемым. Например, компания Pandora применяет машинное обучение, чтобы определить, какие песни могут понравиться пользователю; Amazon.com делает то же самое, только с книгами и фильмами.

Что касается Интернета вещей, то в данном случае машинное обучение поможет различным компаниям собрать, осмыслить и максимально эффективно использовать весь поток поступающей информации. Например, в индустрии носимых технологий отдельная категория устройств разработана для отслеживания показателей физического здоровья пользователя. Вскоре подобные гаджеты смогут быть связаны между собой при помощи Интернета и одновременно обеспечивать наблюдение за состоянием здоровья в режиме реального времени, а врач будет получать уведомления о каких-либо жизненно опасных изменениях в организме пользователя такого устройства.

Таким образом, развитие Интернета вещей зависит от того, получится ли у подобных технологий проникнуть в суть огромного количества производимых данных. Его будущее зависит исключительно от машинного обучения, которое сможет находить паттерны, корреляции и аномалии в данных. Если это удастся, то улучшит практически все аспекты нашей повседневной жизни.

 

 

Назад
Другие новости