Comment les algorithmes d'apprentissage automatique pourraient-ils être appliqués aux données intelligentes IoT?

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Le but de l'Internet des Objets (IoT) est de développer un environnement plus intelligent et un style de vie simplifié en économisant du temps, de l'énergie et de l'argent. Grâce à cette technologie, les dépenses dans différentes industries peuvent être réduites.


Les investissements énormes et de nombreuses études sur IoT ont fait de l'IoT une tendance croissante ces dernières années. L'IoT est un ensemble d'appareils connectés qui peuvent transférer des données entre eux afin d'optimiser leurs performances; ces actions se produisent automatiquement et sans prise de conscience humaine ou entrée.


L'IoT comprend quatre composants principaux:

1) capteurs

2) les réseaux de traitement

3) analyser les données

4) surveiller le système


Les avancées les plus récentes en IoT ont commencé lorsque les tags d'identification par radiofréquence (RFID) ont été utilisés plus fréquemment, les capteurs à moindre coût sont devenus plus disponibles, la technologie Web a été développée et les protocoles de communication ont été modifiés.

Les appareils des villes intelligentes génèrent des données de manière continue, indiquant que les données collectées à partir des applications de gestion du trafic, de la santé et de l'énergie fourniraient un volume considérable. De plus, comme le taux de génération de données varie pour différents appareils, le traitement de données avec des taux de production différents est un défi. Par exemple, la fréquence de mise à jour des capteurs GPS est mesurée en secondes tandis que, la fréquence des mises à jour pour les capteurs de température peut être mesurée toutes les heures. Que le taux de génération de données soit élevé ou faible, il existe toujours un risque de perte d'informations importante.


L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'informatique, un type d'intelligence artificielle (IA), qui permet aux machines d'apprendre sans programmation explicite. L'apprentissage automatique a évolué à partir de la reconnaissance des formes et de la théorie de l'apprentissage informatique. Là, certains concepts essentiels de l'apprentissage automatique sont discutés ainsi que les algorithmes d'apprentissage automatique fréquemment utilisés pour l'analyse de données intelligentes. (De, IOT et la communauté américaine)

Last update: Jan 29, 2018

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