人工智能能否在物聯(lián)網(wǎng)應用中提供價值？
在日益數(shù)字化的世界中，人工智能被用于提升客戶體驗和整體績效。
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主題。
如今，物聯(lián)網(wǎng)應用涉及視覺識別、預測未來事件和識別對象。
您可能想知道，“IoT應用程序有什么不同？”它們用于多種用途，例如家庭自動化、醫(yī)療保健和制造。它們也可以用于智慧城市。
人工智能算法允許系統(tǒng)獨立評估、學習和行動
人工智能算法允許系統(tǒng)獨立評估、學習和行動。它還可用于創(chuàng)建虛擬大腦或思維。
該技術(shù)的設(shè)計方式使其能夠從經(jīng)驗中學習，并具有自行學習新事物的天生能力。這意味著如果您希望您的設(shè)備或系統(tǒng)學習某些技能，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)。
機器學習是人工智能的另一個分支
機器學習是人工智能的另一個分支。它允許程序分析龐大的數(shù)據(jù)集并在需要時自行做出決策。機器學習可用于多種目的，例如圖像分類、語音識別或推薦引擎。
機器學習使用數(shù)據(jù)來學習模式，以便使原本需要人工干預的過程自動化。例如，自動駕駛汽車(AV)可能會使用它來識別夜間的交通標志和道路狀況，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)計師或其他熟悉這些道路的人。
深度學習是機器學習的最好例子
深度學習是一種機器學習，它使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(ANN)來執(zhí)行模式識別和分類任務。它依賴于多層ANN，其中每一層都有多個神經(jīng)元并從過去的經(jīng)驗中學習。
人腦是深度學習系統(tǒng)的一個例子，因為它可以以多種不同的方式感知和處理信息。這種能力使我們能夠理解語言、識別面孔、閱讀書籍并根據(jù)我們從以前的情況中獲得的經(jīng)驗或知識做出決定。
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)?？捎糜谟柧欰I模型的數(shù)據(jù)越多，它的性能就越好。例如，如果您有一個IoT設(shè)備可以監(jiān)控您家中的溫度并在檢測到超出正常參數(shù)的變化（例如下降兩度）時向您發(fā)送警報，那么您可以使用此來訓練預測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)備預測是否很快會出現(xiàn)另一場寒流。
這種類型的分析有助于降低與維護設(shè)備（例如供暖系統(tǒng)或空調(diào)）相關(guān)的成本，因為這些系統(tǒng)是根據(jù)其位置專門針對高溫/低溫設(shè)計的；然而，如果它們在整個生命周期內(nèi)沒有得到定期監(jiān)測，隨著時間的推移，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，它們的運行效率會降低。
物聯(lián)網(wǎng)和人工智能可用于在不說話或打字的情況下向家中或工作中的機器發(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)。它們實際上在某些領(lǐng)域相互補充，使人們可以在家里或工作時向機器發(fā)出指令，而無需說話或打字。
除此之外，它們還有其他好處：
在IoT應用程序中使用AI使我們能夠創(chuàng)建可以從其環(huán)境中學習并進行相應調(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，自動駕駛汽車可能比人類司機更能識別交通模式，因為它可以訪問有關(guān)道路狀況的各種數(shù)據(jù)，包括天氣預報。因此，如果今天晚些時候有大雨預報，汽車不僅會知道日落前還剩多少時間，還會知道天黑后在城里開車尋找停車位時是否還有足夠的光線！
我們已經(jīng)結(jié)束了這個博客
我已經(jīng)討論了有關(guān)將AI用于IoT應用程序的所有重要方面。
人工智能是計算機科學的一個分支，涉及智能代理的設(shè)計和開發(fā)，這些軟件可以感知其環(huán)境并采取行動以最大限度地提高實現(xiàn)某個目標的成功機會。50多年來，它一直應用于工程、哲學、法律、生物學和經(jīng)濟學。
第一個人工智能(AI)系統(tǒng)于1956年由約翰·麥卡錫(JohnMcCarthy)創(chuàng)建，他開發(fā)了一種名為“跳棋游戲”的機器學習測試，該測試將與自己對弈，直到它可以僅使用邏輯規(guī)則以公平的方式擊敗對手;這是使用通過電話線連接在一起的兩臺計算機完成的——后來的系統(tǒng)改用專用硬件，但仍然受到那些原始設(shè)計的速度限制（它們一次只能處理一個游戲狀態(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)的問題。
來源：今日頭條