14、物联网云应用中机器学习技术的作用

物联网云应用中机器学习技术的作用

1 引言

近年来，新技术以及互联网协议和计算系统的巨大变化，让不同设备之间的通信变得前所未有的便捷。据各类估算，到2020年，预计约有250 - 500亿台设备将接入互联网。由于物联网将成为新数据的重要来源之一，数据科学将在提升物联网应用的智能水平方面发挥重要作用。数据科学是众多科学领域的融合，它运用数据挖掘、机器学习等技术，从数据中识别趋势和新想法。

2 机器学习

近十年来，机器学习在全球多个领域得到了广泛认可，成为一种新兴的创新趋势。为了从大数据中获取最大价值，理念和技术必须齐头并进。我们应高度关注如何将算法与工具/流程精确匹配，以创建完全基于迭代学习的机器学习模型。以下是一些关键的机器学习算法：
- 神经网络
- 随机森林
- 决策树
- SEO
- 序列和关联发现
- SOM（自组织映射）
- 最近邻算法
- SVM（支持向量机）
- 多元自适应回归（线性、逻辑、多元等）
- 提升和装袋梯度
- 主成分分析

为了产生高效的结果，机器学习算法需要与以下工具或流程相匹配：
1. 数据探索→模型预测可视化
2. 全面的数据质量和管理
3. 高效且简便的模型部署，以便轻松生成重复且可靠的输出
4. 形成用于开发流程和构建模型的图形用户界面
5. 比较多个机器学习模型并选择最适合的模型
6. 通过自动集成模型评估识别最佳表现者
7. 数据到决策过程的自动化

2.1 机器学习在当前商业场景中的重要性

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