Supongo que está hablando de analizar y hacer predicciones de los datos recopilados de los sensores en cualquier aplicación de IoT.
A medida que las soluciones de IoT se utilizan ampliamente, la cantidad de datos de sensores disponibles se multiplicaría, pero desarrollar una visión de esos datos puede ser difícil. El análisis de datos históricos es a menudo el primer paso para comprender los datos que tiene la intención de usar en tiempo real. Es posible que desee realizar algunas estadísticas básicas sobre sus datos para encontrar anomalías, y es posible que también necesite limpiar sus datos eliminando puntos de datos incorrectos o filtrando el ruido.
A medida que se familiarice con sus datos, puede intentar predecir puntos de datos futuros utilizando el aprendizaje automático. Los algoritmos de aprendizaje automático utilizan métodos computacionales para “aprender” la información directamente de los datos. Mejoran con el tiempo en la toma de decisiones correctas a medida que aumenta el número de muestras disponibles para el aprendizaje.
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Saludos,
Tecnologías Forsk
