物联网成功的诀窍？

物联网(IoT)有着巨大的潜力，几乎没有哪项技术能与其相媲美，并且它几乎在每一个领域都释放出了新的机遇和创新。因此，全球企业正在安装比以往更多的传感器，以利用物联网的发展潜力。

但如果没有适当的数据管理策略，这些传感器的实施可能会适得其反。企业可能会发现自己的服务器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也没有获得多少回报。

物联网工作的主要障碍

物联网的应用范围很广，您可以在智能家居照明系统，以及智能手机的制造流程中找到这项技术的影子，并且，现在几乎每个行业都在某种程度上依赖它。

但无论我们关注哪种物联网应用，它们几乎都面临着四个共同问题：

1. 安全

当涉及物联网时，安全和隐私是首要考虑因素。数据是物联网的生命线，如果没有数据的收集、传输和处理，则物联网将无法完成任何工作。但是，这种数据交换必须由坚如磐石的安全性来支持。保持所有通信的安全是至关重要的，尤其是涉及到个人数据，如医疗设备收集的数据。

2. 准确性

现在，您可以在任何地方找到物联网传感器，但这并不一定意味着您应该把物联网传感器放在任何地方。有些地方适合安装物联网传感器，有些则不能。如果您选择将物联网传感器安装在有问题或恶劣的环境中，则可能会遇到错误或无数据的情况——这可能严重影响您使用任何算法获得的结果。

3. 大数据的3V特性

规模化、多样化和速度是大数据的三个特性。规模化指的是数据量，多样化是指可用的数据类型众多。速度是指处理数据的速度。如果您想为数据找到最佳的算法，并为您的问题找到最佳的解决方案，那么注意这些因素是必不可少的。

4. 互联性

显然，物联网最具革命性的能力之一是让不相连的设备彼此“沟通”。但是，由于每个设备的创建方式不同，因此说起来容易做起来难。例如，您如何让您的冰箱和您的咖啡机沟通?多个设备之间的交互需要一种通用语言或通信协议来完成。

为什么是机器学习?

正如机器学习的名字所暗示的那样，它专注于教机器如何学习。机器学习本质上是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法。通过以正确的方式向系统提供正确的数据，系统可以从这些数据中学习，识别模式，然后做出决策或采取行动。

这是每个机器学习应用的核心，它可以极大地帮助物联网的发展。让我们看一下它的两种主要实现方式。