機器學習對物聯(lián)網(wǎng)意味著什么?企業(yè)應用機器學習時常犯哪些錯誤

本文中，小編將對機器學習予以介紹，如果你想對它的詳細情況有所認識，或者想要增進對機器學習的了解程度，不妨請看以下內(nèi)容哦。

一、機器學習對物聯(lián)網(wǎng)來說意味著什么

1.使數(shù)據(jù)有用

物聯(lián)網(wǎng)會產(chǎn)生龐大的數(shù)據(jù)，這是它的特征之一。即使如此，但如果企業(yè)和個人無法使用這些數(shù)據(jù)，那它們都是完全沒用的。那么市場究竟如何利用這個有價值的數(shù)據(jù)呢?通過機器學習。

如今的機器學習算法通過梳理數(shù)據(jù)集這種方式，而人類沒辦法做到這一點。據(jù)估計，物聯(lián)網(wǎng)的持續(xù)增長，到了2021年，它可能達到價值1.6億美元的高點，這就意味著會需要更多的算法來跟上相應的數(shù)據(jù)上漲。

正如ABI研究所指出的，機器學習的最新進展使其能夠進行預測分析，這意味著采用這些算法的企業(yè)可以更好地預測未來的市場趨勢，并更成功地瞄準未來的客戶。

2.使物聯(lián)網(wǎng)更安全

機器學習不僅僅是由企業(yè)或創(chuàng)新者所使用，它也用于安全目的，目前已有機器學習算法正在應對網(wǎng)絡威脅。

像數(shù)據(jù)分析一樣，使用機器學習算法可以極大地幫助網(wǎng)絡安全分析。無論是幫助解決行業(yè)中的勞動力問題，努力吸引滿足富裕客戶需求的一流人力資本，還是尋找和關(guān)閉物聯(lián)網(wǎng)漏洞，機器學習對安全行業(yè)來說都是一個巨大的福音。

這些算法可以處理的操作范圍也是值得一提的。機器學習可用于更有效地監(jiān)控數(shù)據(jù)交換，例如比特幣挖掘，此外，也可以分析歷史數(shù)據(jù)，甚至在事件發(fā)生之前就預測威脅和犯罪行為。

二、企業(yè)應用機器學習過程中常犯的錯誤

1：過于復雜的機器學習功能

為了訓練基本的非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容用例，組織有可能使用需要大量數(shù)據(jù)的機器學習工具。使用經(jīng)過驗證的機器學習工具，這些工具包含高級算法，可以使用小數(shù)據(jù)集進行訓練，并且可以在幾個小時內(nèi)完全投入生產(chǎn)，而不需要在一個樣本集中使用數(shù)十萬個文檔來啟動項目，這可能需要數(shù)周甚至數(shù)月的時間。

2：過于依賴機器人流程自動化(RPA)

機器人流程自動化(RPA)通過連接到原有系統(tǒng)和外部數(shù)據(jù)源來提高效率而備受贊譽。它可以快速部署，其數(shù)字工作者易于配置，一旦就位，他們就可以像人類一樣執(zhí)行工作。機器人流程自動化(RPA)和機器學習技術(shù)之間的最大區(qū)別是機器人流程自動化(RPA)專注于重復的結(jié)構(gòu)化工作，而機器學習旨在理解結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容。機器人流程自動化(RPA)需要機器學習技術(shù)來為其數(shù)字工作者提供智能內(nèi)容，從而為他們提供認知技能，以提取有用的信息并獲得智能，從各種形式的內(nèi)容中學習，獲取文檔的含義和意圖以及增加決策能力。

3：假設他們知道將機器學習技術(shù)應用于何處

企業(yè)啟動自動化項目時，并不總是選擇要啟動的正確流程。這是因為許多公司在組織過程知識上被分隔開來。此外，高層管理人員不參與日常工作流程，也缺乏流程文檔，因此越來越難以真正發(fā)現(xiàn)哪些流程已準備好進行自動化。在項目開始之前，將流程智能結(jié)合起來，將使企業(yè)全面了解在何處應用機器人流程自動化(RPA)和機器學習解決方案，以及它們對組織的預期價值和節(jié)省——所有這些都基于數(shù)據(jù)，而不是基于意見或偏見。

4：錯過高價值的業(yè)務案例

通常，企業(yè)將依靠常規(guī)知識并選擇常發(fā)生的任務，因為它看起來可以帶來很好的效果。但是，這種臨時的流程選擇方法可能會忽略其他帶來更好投資回報機會的商業(yè)機會。雖然從對組織的干擾或與終用戶的交互影響小的區(qū)域開始是完全可以接受的，但是應該記住如何在整個組織內(nèi)快速輕松地“登陸并擴展” 機器學習。

以上便是小編此次想要和大家共同分享的有關(guān)機器學習的內(nèi)容，如果你對本文內(nèi)容感到滿意，不妨持續(xù)關(guān)注我們網(wǎng)站喲。最后，十分感謝大家的閱讀，have a nice day!