3 روشی که یادگیری ماشین، اینترنت اشیا را متحول کرد

یکی از الطافی که از جانب یادگیری ماشین شامل حال اینترنت اشیا شده، انعطاف و سادگی در ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین با پلتفرمهای اینترنت اشیا می باشد.

از مهمترین موتورهای محرکی که باعث رشد چشمگیر اینترنت اشیا در سالهای اخیر شده است بی شک میتوان به یادگیری ماشین و محققان آن حوزه اشاره کرد. برای عده ای از آغاز ماشین های هوشمند مستقل، که می توانند در میان داده ها کنکاشت کرده و تصمیم گیری کنند تنها دلیل اولیه به وجود امدن اینترنت اشیا محسوب می شود. اما واقعا سه روشی که یادگیری ماشین اینترنت اشیا را شکل داد کدامند؟

چه از طریق الهام بخشیدن به خلاقیت انسان ها، بهبود کارایی آنها، یادگیری ماشین سوخت موتو محرکه اینترنت در قرن 21 ام است به دلایل زیر :

1.کارامدسازی داده ها

حجم بالای داده های ایجاد شده توسط اینترنت اشیا شاید یکی از مهترین شاخصه های آن باشد. اما حجم بالای اطلاعات در صورت که شرکت های و کسانی که آن را جمع آوری می کنند نتوانند به آنها معنی ببخشند بدون شک بلا استفاده است. اما بازار چگونه از این داده های با ارزش استفاده می کنند؟ پاسخ این سوال یادگیری ماشین است.

امروزه الگوریتم های یادگیری ماشین با جستجو در داده ها و کاوش در آنها کاری را انجام میدهند که انجام آن در طول سالها هم قابل تصویر نیست. با رشد رو افزون اینترنت اشیا، پیش بینی ها بر این تصور هستند که تا سال 2021 ارزش تولیدی آن به بیش از 1.6 میلیارد دلار برسد و به خاطر همین الگوریتم های بیشتر برای حجم بالای داده های در حال تولید مورد نیاز خواهد بود.

یادگیری ماشین فقط برای مرتب سازی داده های تولید شده قبلی مورد استفاده قرار نمی گیرد بلکه هم اکنون با پیشرفت های صورت گرفته یادگیری ماشین می تواند پیشبینی تحلیل خود  و گرایش های بازار مربوط به مشتریان اینده را با بهره گیری از الگوریتمهای پیشبینی ارایه نماید.

شرکت هایی که میخواند در بازار کنونی موفق عمل کنند متوجه ارزش افزوده پنهان در یادگیری ماشین هستند و در همین راستا در هال همگون سازی الگوریتمهای متناسب کسب و کار و نیرو کار خود هستند. اما آیا یادگیری ماشین تنها برای کسانی که قصد دارند در یک فضای کسب و کار تجاری فعالیت کنند مناسب است؟

2.ایمن سازی اینترنت اشیا

یادگیری ماشین تنها ابزاری برای شرکت ها و مخترعین برای استخراج داده های کسب و کاری نیست. از یادگیری ماشین برای مقاصد امنیتی نیز استفاده می شود. هم اکنون از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای  استخراج تهدید های سایبری در Darknet استفاده می شود. کارشناسان فناوری اطلاعات نمی توانند سخت افزار و نرم افزار های موجود در زیر ساخت اینترنت اشیا را بدون توجه به چالشهای امنیتی رها کنند، چالشهایی که فقط الگوریتمهای یادگیری ماشین در آنها به قدر کافی کارآمد برای مقابله با مشکلات هستند.

همانند تحلیل داده ها، تحلیل امنیت سایبری میتوانند کمک موثری از الگوریتمهای یادگیری ماشین دریافت نماید. چه کمک به حل مشکلات نیروی کار در یک صنعت که در جذب سرمایه نیروی انسان گران قیمت با مشکل مواجه هستند، یا رفع تهدیدات امنیتی اینترنت اشیا، یادگیری ماشین کمک موثری به حوزه امنیت می نماید.

محدوده ای که این الگوریتم ها قابلیت پوشش آن را دارند حقیقتا گسترده است. یادگیری ماشین میتواند به صورت موثر در زیرنظر گرفتن تبادل اطلاعات همچون کاوش در تبادل بیتکوین مورد استفاده قرار بگیرد. از طرفی این الگوریتم ها میتوانند با تحلیل تاریخچه فعالیت های احتمال رخداد جرم را پیش از وقوع پیش بینی نمایند.

دهه ها تلاش برای خالص سازی توانایی های یادگیری ماشین الگوریتم های آن را امروزه تبدیل به ابزارهای کارامدی کرده است که نه تنها برای کسب درآمد و بهبود امنیت در اینترنت اشیا کاربرد دارند بلکه از انها می توانه در دیگر قلمرو های زندگی بهره جست.

3.گسترش حوزه اینترنت اشیا

یکی از الطافی که از جانب یادگیری ماشین شامل حال اینترنت اشیا شده، انعطاف و سادگی در ادغام الگوریتم های یادگیری ماشین با پلتفرمهای اینترنت اشیا می باشد. رشد فراگیری ابزارهای موبایل در سراسر جهان یکی از نقاط محرک رشد سریع اینترنت اشیا می باشد و یادگیری ماشین به خوبی در حوزه توسعه، نگهداری و برنامه نویسی دستگاه های موبایل نفوذ کرده است.

مثال های بسیاری برای اثبات این واقعیت وجود دارد که یادگیری ماشین هم اکنون در قالب گجت های مختلف باعث توجه به اینترنت اشیا شده اند. نه تنها دستگاه های موبایل بلکه در قالب ماشین، شهر و کارخانه های هوشمند می توانند از قابلیت های یادگیری ماشین بهره مند شوند. با ارزان شدن و در دسترس بودن تجهیزات اشیا در سراسر جهان و تطبیق آنها با استراتژی های یادگیری ماشین مشتری های بیشتری به استفاده از آنها روی می آورند.

عرصه حکومت ماشین های متحرک همانند پیش بینی فیلم های هالیودی فرا نرسیده است، اما قطعا پیشرفتهای حاصل جهان را تغییر داده است. با انتشار بیش از میلیاردها دستگاه دیگر در دو دهه آینده در سراسر جهان الگوریتمهای یادگیری ماشین و دست آوردهای  انها بیش از پیش گسترش خواهند یافت. همچنین با رشد شبکه های اجتماعی و استفاده کاربران از تجهیزات اینترنت اشیا جامعه مربوط به این حوزه به سرعت قدرتمند تر خواهد شد.