16、后疫情时代：物联网云应用中的机器学习技术与挑战

后疫情时代：物联网云应用中的机器学习技术与挑战

1. 后疫情时代的技术趋势

在新冠疫情之后，我们更多地转向了基于物联网（IoT）的云应用，并且更倾向于那些能够自动运行的事物，也就是依赖于程序化的机器。然而，这些机器、设备或解决方案也带来了一些负面影响。

2. 物联网云应用中的机器学习技术

自 1950 年以来，机器学习技术不断发展。过去几十年，由于数据量有限，机器学习的应用受到限制。随着进入智能时代，机器学习在多个领域得到了广泛应用：
- 农业 ：基于物联网的智能农业吸引了众多研究者。通过准备生产成本、减少损失和更有效地利用资源，基于物联网的数据驱动农场管理技术有助于提高农业产量。物联网农业会产生各种数据，如图像的电压值和机器人位置的执行器状态。高质量的数据对于构建准确的预测模型至关重要，机器学习算法可以应用于这些改进的数据集进行更好的分析和精确预测。物联网解决方案中的每个传感器节点通常包括微控制器、多种传感器类型（从基本温度传感器到相机）、执行器和无线接口。物联网能够高效存储和处理大量传感器数据，并整合云计算资源，实现实时数据访问和端到端通信。
- 医疗保健 ：信息挖掘在交易、贸易和电子商务等领域的成功应用促使其在医疗行业的应用。疾病相关信息丰富但数据利用不足，许多分析师已应用数据挖掘技术进行疾病的预测和诊断。人工智能技术在疾病早期可视化方面得到广泛应用。例如，对糖尿病数据集使用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）、K 近邻（KNN）、分类与回归树（CART）和线性判别分析（LDA）等算法进行研究，结果表明 RF 提供了更准确的预测。利用生物传感器（如脑电图（EEG））感知患者