18、机器学习与物联网结合的机遇与挑战

机器学习与物联网结合的机遇与挑战

1. 引言

机器学习（ML）在计算机视觉、语音识别、自然语言理解、物联网、神经科学和健身等众多领域产生了巨大的社会影响。大数据时代的到来，更是引发了人们对机器学习的浓厚兴趣。

大数据为机器学习算法提供了前所未有的大量数据，有助于发现更精细的趋势并做出更精确可靠的预测。然而，传统的机器学习算法在充分挖掘大数据价值时面临着关键挑战，如可扩展性等。机器学习问题指的是在特定任务和性能指标下的学习障碍。用户运用机器学习算法从大量数据集中推断现有结构并进行预测。强大的计算环境、高效的学习技术（算法）以及丰富或大量的数据是机器学习蓬勃发展的关键因素，因此，机器学习具有很大的潜力，是大数据分析的重要组成部分。

本文重点探讨了与大数据和现有计算环境相关的各种机器学习技术，分析了机器学习在大数据应用中的利弊。大数据的引入为机器学习带来了新的可能性，例如能够以固有的并行方式从多个角度在不同粒度和多样性阶段进行模式学习，还能基于序列链进行因果推断。但同时，大数据也给机器学习带来了诸多挑战，包括数据流式处理、模型可扩展性、高数据维度、分布式计算、适应性和可用性等。

2. 文献综述

2.1 基于大数据的机器学习设计架构

基于大数据的机器学习（MLBiD）范式中，机器学习组件处于核心位置，它与大数据、消费者、领域和系统四个组件相互作用，且交互是双向的。
- 用户可以通过输入领域知识、个人偏好和可用性反馈，以及利用学习结果增强决策能力来与机器学习进行交互。
- 大数据作为机器学习的输入，其输出又成为大数据的一部分。
- 领域既可以为机器学习提供信息，也可以作为执行已学习模型的基础。