19、物联网应用中的机器学习算法深度解析

物联网应用中的机器学习算法深度解析

物联网简介

物联网（IoT）指的是在网络上连接大量网络设备以共享数据。这些连接的设备包括传感器、执行器、手机等智能设备，它们可通过有线或无线通信网络实现远程控制、数据通信与交换。物联网系统的主要目标是让任何人在任何位置、任何时间，利用任何网络、路径和服务来连接各种对象。

据国际数据公司（IDC）统计，到2025年，全球将有超过557亿台物联网设备连接，产生超过80ZB的数据。通过收集和分析这些数据，我们能够构建相关结构，提升生活质量，例如进行机器评估诊断、健康监测、人体活动监测、结构监测和定位等。随着物联网的广泛应用，大量设备和传感器会产生海量数据，许多物联网应用应运而生，为用户提供更精准的服务。这些大数据经过进一步处理和分析，能为物联网服务提供商和用户提供智能决策支持。

物联网的发展历程

物联网的发展历程丰富多样，以下是其主要发展阶段：
| 年份 | 贡献 |
| ---- | ---- |
| 1982 | 卡内基梅隆大学的四名学生发明了与ARPANET相连的可口可乐自动售货机 |
| 1989 | 蒂姆·伯纳斯 - 李提出万维网（WWW） |
| 1990 | 约翰·罗姆克推出互联网连接的烤面包机 |
| 1999 | 凯文·阿什顿首次提出物联网概念 |
| 2000 | LG推出世界上第一台互联网冰箱 |
| 2004 | 物联网技术更受欢迎，有许多研究文章和杂志发表 |
| 2005 | 出现基于互联网的设备Nabaztag |
| 2008 | 在瑞士苏黎世举办首届物联网国际会议，思科报告物联网设备连接数量超过