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人工智能能否在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中提供價(jià)值?

2022-12-01 10:59:344636

如果你涉足物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)領(lǐng)域,那么了解人工智能的重要性和好處是必不可少的。在本節(jié)中,我將討論與AI相關(guān)的所有方面,以便您可以清楚地了解這個(gè)主題。

如今,物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用涉及視覺(jué)識(shí)別、預(yù)測(cè)未來(lái)事件和識(shí)別對(duì)象。

您可能想知道,“IoT應(yīng)用程序有什么不同?”它們用于多種用途,例如家庭自動(dòng)化、醫(yī)療保健和制造。它們也可以用于智慧城市。

人工智能能否在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中提供價(jià)值

人工智能算法允許系統(tǒng)獨(dú)立評(píng)估、學(xué)習(xí)和行動(dòng)

人工智能算法允許系統(tǒng)獨(dú)立評(píng)估、學(xué)習(xí)和行動(dòng)。它還可用于創(chuàng)建虛擬大腦或思維。

該技術(shù)的設(shè)計(jì)方式使其能夠從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并具有自行學(xué)習(xí)新事物的天生能力。這意味著如果您希望您的設(shè)備或系統(tǒng)學(xué)習(xí)某些技能,您需要由您自己或其他人(例如,員工)向其中輸入一些數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一個(gè)分支

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的另一個(gè)分支。它允許程序分析龐大的數(shù)據(jù)集并在需要時(shí)自行做出決策。機(jī)器學(xué)習(xí)可用于多種目的,例如圖像分類、語(yǔ)音識(shí)別或推薦引擎。

機(jī)器學(xué)習(xí)使用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)模式,以便使原本需要人工干預(yù)的過(guò)程自動(dòng)化。例如,自動(dòng)駕駛汽車(AV)可能會(huì)使用它來(lái)識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和道路狀況,以便根據(jù)周圍環(huán)境知道在特定道路上應(yīng)該以多快的速度行駛,而不是僅僅依靠其提供的指令設(shè)計(jì)師或其他熟悉這些道路的人。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的最好例子

深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí),它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)來(lái)執(zhí)行模式識(shí)別和分類任務(wù)。它依賴于多層ANN,其中每一層都有多個(gè)神經(jīng)元并從過(guò)去的經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)。

人腦是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的一個(gè)例子,因?yàn)樗梢砸远喾N不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語(yǔ)言、識(shí)別面孔、閱讀書籍并根據(jù)我們從以前的情況中獲得的經(jīng)驗(yàn)或知識(shí)做出決定。

人工智能需要大量數(shù)據(jù)

人工智能技術(shù)需要大量數(shù)據(jù),制造商可以使用物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備收集的數(shù)據(jù)??捎糜谟?xùn)練AI模型的數(shù)據(jù)越多,它的性能就越好。例如,如果您有一個(gè)IoT設(shè)備可以監(jiān)控您家中的溫度并在檢測(cè)到超出正常參數(shù)的變化(例如下降兩度)時(shí)向您發(fā)送警報(bào),那么您可以使用此來(lái)訓(xùn)練預(yù)測(cè)模型信息和其他因素,例如天氣模式或歷史模式,以便您的設(shè)備預(yù)測(cè)是否很快會(huì)出現(xiàn)另一場(chǎng)寒流。

這種類型的分析有助于降低與維護(hù)設(shè)備(例如供暖系統(tǒng)或空調(diào))相關(guān)的成本,因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門針對(duì)高溫/低溫設(shè)計(jì)的;然而,如果它們?cè)谡麄€(gè)生命周期內(nèi)沒(méi)有得到定期監(jiān)測(cè),隨著時(shí)間的推移,由于加熱/冷卻循環(huán)之間的循環(huán)(尤其是在冬季)造成的磨損,它們的運(yùn)行效率會(huì)降低。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可用于在不說(shuō)話或打字的情況下向家中或工作中的機(jī)器發(fā)出指令

從上面的例子可以看出,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種協(xié)同工作的技術(shù)。它們實(shí)際上在某些領(lǐng)域相互補(bǔ)充,使人們可以在家里或工作時(shí)向機(jī)器發(fā)出指令,而無(wú)需說(shuō)話或打字。

除此之外,它們還有其他好處:

在IoT應(yīng)用程序中使用AI使我們能夠創(chuàng)建可以從其環(huán)境中學(xué)習(xí)并進(jìn)行相應(yīng)調(diào)整的系統(tǒng);這使它們比傳統(tǒng)方法更有效,傳統(tǒng)方法側(cè)重于預(yù)定義的規(guī)則(例如,“如果滿足這些條件,則執(zhí)行此操作”)。例如,自動(dòng)駕駛汽車可能比人類司機(jī)更能識(shí)別交通模式,因?yàn)樗梢栽L問(wèn)有關(guān)道路狀況的各種數(shù)據(jù),包括天氣預(yù)報(bào)。因此,如果今天晚些時(shí)候有大雨預(yù)報(bào),汽車不僅會(huì)知道日落前還剩多少時(shí)間,還會(huì)知道天黑后在城里開車尋找停車位時(shí)是否還有足夠的光線!

我們已經(jīng)結(jié)束了這個(gè)博客

我已經(jīng)討論了有關(guān)將AI用于IoT應(yīng)用程序的所有重要方面。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,涉及智能代理的設(shè)計(jì)和開發(fā),這些軟件可以感知其環(huán)境并采取行動(dòng)以最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)。50多年來(lái),它一直應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。

第一個(gè)人工智能(AI)系統(tǒng)于1956年由約翰·麥卡錫(John McCarthy)創(chuàng)建,他開發(fā)了一種名為“跳棋游戲”的機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試,該測(cè)試將與自己對(duì)弈,直到它可以僅使用邏輯規(guī)則以公平的方式擊敗對(duì)手;這是使用通過(guò)電話線連接在一起的兩臺(tái)計(jì)算機(jī)完成的——后來(lái)的系統(tǒng)改用專用硬件,但仍然受到那些原始設(shè)計(jì)的速度限制(它們一次只能處理一個(gè)游戲狀態(tài))。

最終,人工智能是最有前途的技術(shù)之一,并將在使物聯(lián)網(wǎng)更智能地工作方面發(fā)揮重要作用。人工智能的使用可以幫助我們解決與數(shù)據(jù)收集、分析和決策相關(guān)的問(wèn)題。