機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)怎樣幫助企業(yè)成長(zhǎng)?
用戶永遠(yuǎn)是企業(yè)最寶貴的資產(chǎn),這需要企業(yè)開(kāi)展合作、創(chuàng)造,以及創(chuàng)意,而采用機(jī)器學(xué)習(xí)將簡(jiǎn)化這個(gè)過(guò)程,使企業(yè)能夠理解這些想法將如何被生成、重復(fù)和執(zhí)行。
根據(jù)福布斯的調(diào)查報(bào)告,到2020年,全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到4570億美元。制造業(yè)、運(yùn)輸和物流業(yè)將占據(jù)特別大的市場(chǎng)份額,但更多的公司可能很快就能分享物聯(lián)網(wǎng)革命的收益。
研究機(jī)構(gòu)Gartner公司認(rèn)為,到2020年,超過(guò)65%的企業(yè)采用物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。企業(yè)可以選擇通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品獲得大量數(shù)據(jù),但他們?nèi)绾斡行Ю眠@些數(shù)據(jù)來(lái)推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展?機(jī)器學(xué)習(xí)可以證明是實(shí)現(xiàn)這一增長(zhǎng)的一種特別有效的解決方案。
什么是機(jī)器學(xué)習(xí)?
機(jī)器學(xué)習(xí)雖然是一種復(fù)雜的人工智能,但并不是一種新的計(jì)算現(xiàn)象!皺C(jī)器學(xué)習(xí)”一詞實(shí)際上是在20世紀(jì)50年代后期創(chuàng)造的,然而,通過(guò)使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)優(yōu)化業(yè)務(wù)流程早已超出了許多公司的實(shí)際能力。
這主要是與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)使用的算法相比,機(jī)器學(xué)習(xí)算法更為復(fù)雜。在通常情況下,計(jì)算機(jī)將解決一些問(wèn)題,因?yàn)樗呀?jīng)進(jìn)行了專門編程。然而,機(jī)器學(xué)習(xí)算法在使用大量數(shù)據(jù)來(lái)指導(dǎo)他們的決策和預(yù)測(cè)方面存在一些差異。
例如,用于電子郵件的軟件可以通過(guò)選擇垃圾郵件中常用的短語(yǔ)來(lái)對(duì)垃圾郵件進(jìn)行更有意義的分類。同時(shí),Netflix公司可以通過(guò)用戶之前購(gòu)買的內(nèi)容來(lái)推薦新電影和節(jié)目。這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)的直接示例。
為什么越來(lái)越多的公司開(kāi)始使用機(jī)器學(xué)習(xí)?
傳統(tǒng)上,對(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的企業(yè)一直受到供應(yīng)和維護(hù)用于托管和執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)設(shè)備成本的限制。然而,由于云計(jì)算的本質(zhì)和技術(shù)進(jìn)步,啟動(dòng)這些算法已成為一種更可行的選擇。
如今,許多企業(yè)可以輕松利用云計(jì)算解決方案,使他們能夠無(wú)限擴(kuò)展計(jì)算和存儲(chǔ)以滿足他們的機(jī)器學(xué)習(xí)需求。
這些業(yè)務(wù)還受益于高性能計(jì)算服務(wù),由于可用的按次付費(fèi)訂閱模式,這些服務(wù)可以保持在其可接受的成本范圍內(nèi)。
正如一些媒體對(duì)這種情況的描述,“云計(jì)算將成為使機(jī)器學(xué)習(xí)恢復(fù)生機(jī)的理想替代品!
物聯(lián)網(wǎng)如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)更有效
盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有很多值得稱贊的優(yōu)點(diǎn),但其算法的有效性仍然嚴(yán)重依賴于輸入數(shù)據(jù)。
大量的相關(guān)數(shù)據(jù)可以推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展,就像有用的線索可以幫助偵探得出更明智的結(jié)論一樣。
正是因?yàn)檫@個(gè)原因,物聯(lián)網(wǎng)才能為這項(xiàng)技術(shù)提供理想的用例。各種各樣的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以高度頻繁地生成數(shù)據(jù),然后將這些數(shù)據(jù)放入機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。例如,企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備提供的信息可以幫助其(或者更準(zhǔn)確地說(shuō)是機(jī)器學(xué)習(xí))預(yù)見(jiàn)這些設(shè)備可能出現(xiàn)的故障或可能運(yùn)行多久。這些啟示可以幫助企業(yè)節(jié)省維護(hù)時(shí)間。
運(yùn)輸行業(yè)和物流行業(yè)也將被機(jī)器學(xué)習(xí)吸引。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)可以從車輛中獲得大量的數(shù)據(jù),以幫助提高這種安全性和可靠性。
越來(lái)越多的企業(yè)開(kāi)始采用云計(jì)算
當(dāng)然,為了最大限度地提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率,企業(yè)需要足夠的云計(jì)算訪問(wèn)權(quán)限。幸運(yùn)的是,公共云將在企業(yè)領(lǐng)域廣泛發(fā)展。
根據(jù)對(duì)IT行業(yè)相關(guān)人士進(jìn)行的調(diào)查研究,約37%的受訪者表示,其工作量將在本地部的數(shù)據(jù)中心上運(yùn)行,不過(guò)到2020年,這一比例可能會(huì)下降至約27%。
與此同時(shí),約31%受訪的者表示,采用公共云承載其工作量;然而,這個(gè)數(shù)字在2020之前將會(huì)上到約41%。
預(yù)計(jì)私有云和混合云在這段時(shí)間內(nèi)的使用量也會(huì)增長(zhǎng)。企業(yè)也可以從這些值得關(guān)注的云解決方案提供商所強(qiáng)調(diào)的物聯(lián)網(wǎng)示例中獲得靈感。

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