In che modo gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere applicati ai dati intelligenti IoT?

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Lo scopo di Internet of Things (IoT) è quello di sviluppare un ambiente più intelligente e uno stile di vita semplificato, risparmiando tempo, energia e denaro. Attraverso questa tecnologia, è possibile ridurre le spese in diversi settori.


Gli enormi investimenti e molti studi sull'IoT hanno reso l'IoT un trend in crescita negli ultimi anni. IoT è un insieme di dispositivi connessi in grado di trasferire dati tra loro al fine di ottimizzare le loro prestazioni; queste azioni avvengono automaticamente e senza consapevolezza o input umano.


L'IoT include quattro componenti principali:

1) sensori

2) reti di elaborazione

3) analisi dei dati

4) monitoraggio del sistema


I più recenti progressi realizzati nell'IoT sono iniziati quando i tag RFID (radio frequency identification) sono stati utilizzati più frequentemente, i sensori a costo inferiore sono diventati più disponibili, la tecnologia web sviluppata ei protocolli di comunicazione sono cambiati.

I dispositivi delle città intelligenti generano dati in modo continuo, indicando che i dati raccolti dalle applicazioni di gestione del traffico, della salute e dell'energia fornirebbero un volume considerevole. Inoltre, poiché la velocità di generazione dei dati varia per dispositivi diversi, l'elaborazione dei dati con diverse velocità di generazione è una sfida. Ad esempio, la frequenza di aggiornamento dei sensori GPS viene misurata in secondi, mentre la frequenza degli aggiornamenti dei sensori di temperatura può essere misurata ogni ora. Se il tasso di generazione dei dati è alto o basso, esiste sempre il pericolo di una perdita di informazioni importante.


L'apprendimento automatico è un sottosettore dell'informatica, un tipo di Intelligenza Artificiale (AI), che fornisce alle macchine la capacità di apprendere senza programmazione esplicita. L'apprendimento automatico si è evoluto dal riconoscimento dei pattern e dalla teoria dell'apprendimento computazionale. Qui vengono discussi alcuni concetti essenziali di machine learning e algoritmi di machine learning applicati frequentemente per l'analisi intelligente dei dati. (Da, IOT e Comunità degli Stati Uniti)

Last update: Jan 29, 2018

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