12、物联网深度学习：技术与应用探索

物联网深度学习：技术与应用探索

1. 引言

随着 5G 技术的出现和人工智能的发展，物联网（IoT）变得非常流行，应用范围也越来越广泛。物联网描述了互联设备和系统的用途，这些设备和系统利用各种嵌入式传感器和设备产生的数据。连接的设备不仅包括手机或系统，还涵盖了智能家居和智能建筑等众多事物。

据统计，到 2020 年底，移动连接数量将迅速增长，约达 100 亿，而连接设备的数量将达到约 250 亿。物联网能为广泛的消费者带来好处，在安全性、可用性、满意度等日常生活的诸多方面提供显著改进的解决方案。零售、农业、工业、制造业、医疗等多个领域都从物联网技术的发展中受益。此外，机器对机器（M2M）解决方案是物联网的一个子领域，设备通过互联网进行无线通信连接，能以最少的人工干预为众多行业提供更好的服务。

物联网设备和应用的主要作用和成果可总结如下：
- 基于物联网的服务使推动国家经济的核心部门受益。
- 借助基于物联网的全球模型和服务，把握消费者的全球需求。
- 相邻行业共同开发基于物联网的服务，以有效满足最终客户的需求。
- 开展物联网增值服务改进方向的研究。
- 处理和满足物联网设备及应用的多样化需求。

各种来源会产生大量非结构化数据，即大数据。大数据可视为分布式数据库，不同的大数据技术用于存储、访问、更新和分析大数据文件以执行各种任务。物联网设备及其应用是重要的数据来源，也为大数据数据库做出了贡献。通常，深度学习模型更适合处理和分析大规模数据，同时，当引入大量数据时，模型性能也会更高，这正是各种物联网设备和应用的基本需求。

2. 深度学习与模型

2.1 CNN