¿Cuál es el alcance del aprendizaje automático en IoT hoy? ¿Los empresarios de IoT buscan ingenieros de Machine Learning?

IoT todavía está en una etapa muy infantil. La gente no sabe cómo Iot va a afectar su vida. Los desarrolladores y las comapanies se están centrando ahora en métodos para comprender realmente los datos, en lugar de aprender de ellos.

La mayoría del aprendizaje automático se basa en la regresión, donde la máquina trata de aprender al comprender los patrones de uso. Hasta que se realice algún estudio base, la máquina no puede tener muchos datos de los cuales aprender.

Usando la analogía del tiempo, es como cuando los humanos están aprendiendo a escribir cosas. Pero a menos que haya suficiente material escrito, los nuevos humanos no pueden aprender de él. Exacto es el caso con las máquinas.

Según yo, en otros 5 años, cuando IoT y los sistemas integrados diseñados para él se perfeccionen, las personas con aprendizaje automático podrán usarlo más libremente. Si considera la línea de tiempo del aprendizaje automático, se están realizando muchas investigaciones desde finales de los años 60, pero a pesar de todo ese material, muchos todavía trabajan día y noche para darse cuenta. No es tan fácil como parece, pero tampoco es tan difícil como parece. ¡Solo el tiempo responderá esto!

Gracias por el A2A Kh

Puedo responder sobre el alcance del aprendizaje automático en IoT. Mi respuesta se basa en observaciones de mi trabajo de investigación.

Machine Learning se conecta a una plataforma IoT para agregar habilidades cognitivas. Agrega la capacidad adicional de toma de decisiones en la plataforma IoT, que generalmente se construye para la adquisición de datos.

Esta es una respuesta sucinta, puedes explorarla más a fondo.

En cuanto a las nuevas empresas, no tengo ni idea de eso.

Perdón por volver con una respuesta tan tarde.

Los dispositivos IoT están generando toneladas de datos, y el aprendizaje automático se está empleando para analizar y examinar esos datos para ayudar a mejorar la eficiencia y el servicio al cliente, y reducir los costos y el consumo de energía.

El aprendizaje automático y la inteligencia artificial se están volviendo omnipresentes en las empresas basadas en datos, es decir, una gran cantidad de empresas.

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Los algoritmos de optimización utilizan mecanismos de aprendizaje automático para aprovechar los datos de los sensores y dispositivos inteligentes que interactúan en condiciones dinámicas. Estas condiciones variables no se pueden predecir con precisión más allá de ciertos parámetros. Los algoritmos deberán detectar, responder y adaptarse. Por ejemplo, a medida que los automóviles asuman más responsabilidades del conductor, estarán interactuando con más fuentes ambientales de datos (sensores, luces, otros automóviles, etc.).

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