15、物联网云应用中机器学习技术的角色与发展

物联网云应用中机器学习技术的角色与发展

1. 技术发展与动机

在当今时代，科技领域取得了重大进展，深刻改变了人们的生活方式，并且广泛应用于媒体娱乐、医疗保健、农业、国防、教育、制造业等各个领域。机器能够并行执行多项功能，物联网（IoT）设备创造了智能环境，例如可以智能地生成能源，有助于节约自然资源。这些物联网设备还能将数十亿台设备连接成网络，共同运行并产生大量数据，包括动态数据、传输中的数据和静态数据。如今，这些海量数据会自动存储在云端，用户可以随时随地访问，甚至可以远程获取。数据科学家或专家团队会对这些数据进行分析，以提取有价值的信息，比如在天气预报中，专家会参考过去50 - 100年的数据来预测未来天气。在许多行业中，这样的预测至关重要，例如早期的需求预测可以为企业带来高额利润。

然而，这些预测也伴随着一些问题。数据分析需要耗费时间和高昂成本，包括在物联网和能源方面的大量投资。同时，还存在一些严重的问题，如隐私泄露、数据保护安全、服务提供商之间的信任缺失以及物联网缺乏标准化等。此外，云服务也面临着安全、隐私和容错等方面的挑战。

因此，我们需要关注这些问题，并寻找相应的解决方案。我们的目标是创建一个环境，让用户能够轻松、安全且无延迟地从任何地方访问服务，同时以去中心化的方式保护用户数据，并遵循保密性、完整性和可用性（CIA）原则。这也凸显了在机器学习领域开展工作的动机，以及其对于基于物联网的云应用的重要性。

以下是机器学习技术的发展历程（按年份）：
| 年份 | 事件 |
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| 1950 | 图灵测试，用于判断计算机是否具有智能 |
| 1952 | 跳棋游戏中采用获胜策略 |