在物聯(lián)網的發(fā)展過程中，機器學習可是一個大頭方向，近幾年來，幾乎沒有什么像機器學習那樣能夠推動物聯(lián)網大幅增長，機器學習將是物聯(lián)網發(fā)展不可或缺的未來式，無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力，超越人類的效率，還是為更新的技術突破和重塑物聯(lián)網鋪平道路，機器學習無疑是推動物聯(lián)網進入21世紀的超級燃料。那么機器學習的三大方式是什么，又將如何推動物聯(lián)網的發(fā)展呢？
使數(shù)據(jù)有用物聯(lián)網會產生龐大的數(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。
使物聯(lián)網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?？蛻粜枨蟮囊涣魅肆Y本，還是尋找和關閉物聯(lián)網漏洞，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。
拓展物聯(lián)網的范圍機器學習及其算法交付給物聯(lián)網的最大的優(yōu)點之一是它如何輕松地集成到物聯(lián)網的平臺中。例如，全球移動設備的快速發(fā)展是物聯(lián)網的關鍵驅動力之一，而機器學習也經常適應移動設備的開發(fā)、編程和維護。
已經有很多例子來展示機器學習如何與特定的小物件相關聯(lián)，這些小工具引起了對物聯(lián)網的最大注意，不僅移動設備，而且自動駕駛汽車和智能城市、工廠也可以從機器學習中受益。由于物聯(lián)網的產品和服務通過采用機器學習策略使其生產成本更低，易于上市和消費，更多的消費者將涌入其中，并在全球范圍內進一步擴大覆蓋范圍。
人工智能的時代有爭議，但并沒有達到像好萊塢的末日預測那樣的境況，它也確確實實地改變了這個世界。在未來的一二十年內，隨著數(shù)十億臺設備的普及，這些算法和給企業(yè)和消費者帶來的成本削減的進步將使機器學習變得更加不可或缺。隨著越來越多的人在社交媒體平臺上注冊、登錄，購買智能設備并使用自動駕駛汽車通勤，物聯(lián)網對社會的影響甚至控制將會在機器學習的奇妙世界中變得更強大。
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