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人工智能能否為物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用提供價(jià)值?

人工智能
人工智能是最有前途的技術(shù)之一,將在使物聯(lián)網(wǎng)工作更智能方面發(fā)揮重要作用。使用人工智能可以幫助人們解決與數(shù)據(jù)收集、分析和決策相關(guān)的問(wèn)題?

在一個(gè)日益數(shù)字化的世界中,人工智能被用于提高客戶(hù)體驗(yàn)和整體性能。

如果企業(yè)從事物聯(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至關(guān)重要的。本文將討論與人工智能相關(guān)的所有方面,以便能對(duì)這個(gè)主題有一個(gè)清晰的了解。

如今,物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域包括視覺(jué)識(shí)別、預(yù)測(cè)未來(lái)事件和識(shí)別物體。

人們可能會(huì)想,“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有什么不同?”它們被用于許多目的,如家庭自動(dòng)化、醫(yī)療保健和制造業(yè)。它們也可以在智慧城市中使用。

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)。它也可以用來(lái)創(chuàng)建虛擬的大腦或思想。

這項(xiàng)技術(shù)的設(shè)計(jì)方式是,它可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并具有與生俱來(lái)的自學(xué)新事物的能力。這意味著,如果想讓設(shè)備或系統(tǒng)學(xué)習(xí)某些技能,你需要自己或其他人(例如,雇員)向其輸入一些數(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)自己做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于各種目的,如圖像分類(lèi)、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,以便將需要人工干預(yù)的過(guò)程自動(dòng)化。例如,它可以被自動(dòng)駕駛汽車(chē)(AV)用于識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和路況,從而根據(jù)周?chē)h(huán)境知道在特定道路上應(yīng)該開(kāi)多快,而不是僅僅依靠設(shè)計(jì)者或其他熟悉這些道路的人提供的指令。

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)是一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行模式識(shí)別和分類(lèi)任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。它依賴(lài)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),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)。

人類(lèi)的大腦是深度學(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(shū)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)需要大量的數(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)。用于訓(xùn)練人工智能模型的數(shù)據(jù)越多,它的表現(xiàn)就越好。例如,如果你有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,它可以監(jiān)控你家里的溫度,當(dāng)它檢測(cè)到正常參數(shù)以外的變化(如下降2度)時(shí),它會(huì)向你發(fā)送警報(bào),那么你可能能夠利用這些信息和其他因素,如天氣模式或歷史模式,訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)模型,以便讓你的設(shè)備預(yù)測(cè)是否會(huì)很快出現(xiàn)另一個(gè)寒潮。

這種類(lèi)型的分析可以幫助降低與維護(hù)設(shè)備相關(guān)的成本,如加熱系統(tǒng)或空調(diào),因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的熱/冷溫度;然而,如果在它們的生命周期中不定期監(jiān)測(cè)它們,由于加熱/冷卻循環(huán)(特別是在冬季)之間的循環(huán)造成的磨損,它們會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低效率。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以用來(lái)給家里或工作中的機(jī)器下達(dá)指令,而無(wú)需說(shuō)話(huà)或打字。

從上面的例子可以看出,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種技術(shù)一起工作。它們實(shí)際上在某些領(lǐng)域是相輔相成的,使得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(huà)或打字。

除此之外,它們還有其他好處:

在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用AI使我們能夠創(chuàng)建能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)并相應(yīng)地適應(yīng)的系統(tǒng);這使得它們比傳統(tǒng)方法更有效率,傳統(tǒng)方法關(guān)注于預(yù)定義的規(guī)則(例如,“如果滿(mǎn)足這些條件,那么就這樣做”。例如,一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能能夠比人類(lèi)司機(jī)更好地識(shí)別交通模式,因?yàn)樗梢垣@得有關(guān)道路狀況的各種數(shù)據(jù),包括天氣預(yù)報(bào)。因此,如果預(yù)報(bào)今天晚些時(shí)候有大雨,汽車(chē)不僅會(huì)知道日落前還有多少時(shí)間,還會(huì)知道天黑后在城里開(kāi)車(chē)尋找停車(chē)位時(shí)是否還有足夠的光線(xiàn)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究智能代理的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。智能代理是一種軟件,可以感知環(huán)境,并采取行動(dòng),最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)。它已經(jīng)被應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)超過(guò)50年。

第一個(gè)人工智能(AI)系統(tǒng)是在1956年由JohnMcCarthy創(chuàng)建的,他開(kāi)發(fā)了一種名為“跳棋游戲”的機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試,它會(huì)與自己對(duì)弈,直到只使用邏輯規(guī)則就能以公平的方式擊敗對(duì)手;這是通過(guò)兩臺(tái)電腦通過(guò)電話(huà)線(xiàn)連接在一起完成的——后來(lái)的系統(tǒng)使用專(zhuān)用硬件,但仍然受到最初設(shè)計(jì)的速度限制(它們一次只能處理一種游戲狀態(tài))。

最終,? 在一個(gè)日益數(shù)字化的世界中,人工智能被用于提高客戶(hù)體驗(yàn)和整體性能。

如果企業(yè)從事物聯(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至關(guān)重要的。本文將討論與人工智能相關(guān)的所有方面,以便能對(duì)這個(gè)主題有一個(gè)清晰的了解。

如今,物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用領(lǐng)域包括視覺(jué)識(shí)別、預(yù)測(cè)未來(lái)事件和識(shí)別物體。

人們可能會(huì)想,“物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用有什么不同?”它們被用于許多目的,如家庭自動(dòng)化、醫(yī)療保健和制造業(yè)。它們也可以在智慧城市中使用。

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)。它也可以用來(lái)創(chuàng)建虛擬的大腦或思想。

這項(xiàng)技術(shù)的設(shè)計(jì)方式是,它可以從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí),并具有與生俱來(lái)的自學(xué)新事物的能力。這意味著,如果想讓設(shè)備或系統(tǒng)學(xué)習(xí)某些技能,你需要自己或其他人(例如,雇員)向其輸入一些數(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)自己做出決定。機(jī)器學(xué)習(xí)可以用于各種目的,如圖像分類(lèi)、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,以便將需要人工干預(yù)的過(guò)程自動(dòng)化。例如,它可以被自動(dòng)駕駛汽車(chē)(AV)用于識(shí)別夜間的交通標(biāo)志和路況,從而根據(jù)周?chē)h(huán)境知道在特定道路上應(yīng)該開(kāi)多快,而不是僅僅依靠設(shè)計(jì)者或其他熟悉這些道路的人提供的指令。

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)是一種使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行模式識(shí)別和分類(lèi)任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。它依賴(lài)于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),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)。

人類(lèi)的大腦是深度學(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(shū)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)需要大量的數(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)。用于訓(xùn)練人工智能模型的數(shù)據(jù)越多,它的表現(xiàn)就越好。例如,如果你有一個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備,它可以監(jiān)控你家里的溫度,當(dāng)它檢測(cè)到正常參數(shù)以外的變化(如下降2度)時(shí),它會(huì)向你發(fā)送警報(bào),那么你可能能夠利用這些信息和其他因素,如天氣模式或歷史模式,訓(xùn)練一個(gè)預(yù)測(cè)模型,以便讓你的設(shè)備預(yù)測(cè)是否會(huì)很快出現(xiàn)另一個(gè)寒潮。

這種類(lèi)型的分析可以幫助降低與維護(hù)設(shè)備相關(guān)的成本,如加熱系統(tǒng)或空調(diào),因?yàn)檫@些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)的熱/冷溫度;然而,如果在它們的生命周期中不定期監(jiān)測(cè)它們,由于加熱/冷卻循環(huán)(特別是在冬季)之間的循環(huán)造成的磨損,它們會(huì)隨著時(shí)間的推移而降低效率。

物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可以用來(lái)給家里或工作中的機(jī)器下達(dá)指令,而無(wú)需說(shuō)話(huà)或打字。

從上面的例子可以看出,人工智能和物聯(lián)網(wǎng)不僅僅是兩種技術(shù)一起工作。它們實(shí)際上在某些領(lǐng)域是相輔相成的,使得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(huà)或打字。

除此之外,它們還有其他好處:

在物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用中使用AI使我們能夠創(chuàng)建能夠從環(huán)境中學(xué)習(xí)并相應(yīng)地適應(yīng)的系統(tǒng);這使得它們比傳統(tǒng)方法更有效率,傳統(tǒng)方法關(guān)注于預(yù)定義的規(guī)則(例如,“如果滿(mǎn)足這些條件,那么就這樣做”。例如,一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)可能能夠比人類(lèi)司機(jī)更好地識(shí)別交通模式,因?yàn)樗梢垣@得有關(guān)道路狀況的各種數(shù)據(jù),包括天氣預(yù)報(bào)。因此,如果預(yù)報(bào)今天晚些時(shí)候有大雨,汽車(chē)不僅會(huì)知道日落前還有多少時(shí)間,還會(huì)知道天黑后在城里開(kāi)車(chē)尋找停車(chē)位時(shí)是否還有足夠的光線(xiàn)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,研究智能代理的設(shè)計(jì)和開(kāi)發(fā)。智能代理是一種軟件,可以感知環(huán)境,并采取行動(dòng),最大限度地提高實(shí)現(xiàn)某個(gè)目標(biāo)的成功機(jī)會(huì)。它已經(jīng)被應(yīng)用于工程、哲學(xué)、法律、生物學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)超過(guò)50年。

第一個(gè)人工智能(AI)系統(tǒng)是在1956年由JohnMcCarthy創(chuàng)建的,他開(kāi)發(fā)了一種名為“跳棋游戲”的機(jī)器學(xué)習(xí)測(cè)試,它會(huì)與自己對(duì)弈,直到只使用邏輯規(guī)則就能以公平的方式擊敗對(duì)手;這是通過(guò)兩臺(tái)電腦通過(guò)電話(huà)線(xiàn)連接在一起完成的——后來(lái)的系統(tǒng)使用專(zhuān)用硬件,但仍然受到最初設(shè)計(jì)的速度限制(它們一次只能處理一種游戲狀態(tài))。

最終,人工智能是最有前途的技術(shù)之一,將在使物聯(lián)網(wǎng)工作更智能方面發(fā)揮重要作用。使用人工智能可以幫助人們解決與數(shù)據(jù)收集、分析和決策相關(guān)的問(wèn)題?

責(zé)任編輯:武曉燕 來(lái)源: 機(jī)房360
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