以下內(nèi)容中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來看看吧。

一、機(jī)器學(xué)習(xí)可拓展物聯(lián)網(wǎng)范疇

機(jī)器學(xué)習(xí)及其算法交付給物聯(lián)網(wǎng)的最大的優(yōu)點(diǎn)之一是它如何輕松地集成到物聯(lián)網(wǎng)的平臺(tái)中。例如，全球移動(dòng)設(shè)備的快速發(fā)展是物聯(lián)網(wǎng)的關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)力之一，而機(jī)器學(xué)習(xí)也經(jīng)常適應(yīng)移動(dòng)設(shè)備的開發(fā)、編程和維護(hù)。

已經(jīng)有很多例子來展示機(jī)器學(xué)習(xí)如何與特定的小物件相關(guān)聯(lián)，這些小工具引起了對(duì)物聯(lián)網(wǎng)的最大注意，不僅移動(dòng)設(shè)備，而且自動(dòng)駕駛汽車和智能城市、工廠也可以從機(jī)器學(xué)習(xí)中受益。由于物聯(lián)網(wǎng)的產(chǎn)品和服務(wù)通過采用機(jī)器學(xué)習(xí)策略使其生產(chǎn)成本更低，易于上市和消費(fèi)，更多的消費(fèi)者將涌入其中，并在全球范圍內(nèi)進(jìn)一步擴(kuò)大覆蓋范圍。

人工智能的時(shí)代有爭議，但并沒有達(dá)到像好萊塢的末日預(yù)測(cè)那樣的境況，它也確確實(shí)實(shí)地改變了這個(gè)世界。在未來的一二十年內(nèi)，隨著數(shù)十億臺(tái)設(shè)備的普及，這些算法和給企業(yè)和消費(fèi)者帶來的成本削減的進(jìn)步將使機(jī)器學(xué)習(xí)變得更加不可或缺。隨著越來越多的人在社交媒體平臺(tái)上注冊(cè)、登錄，購買智能設(shè)備并使用自動(dòng)駕駛汽車通勤，物聯(lián)網(wǎng)對(duì)社會(huì)的影響甚至控制將會(huì)在機(jī)器學(xué)習(xí)的奇妙世界中變得更強(qiáng)大。

二、如何利用好機(jī)器學(xué)習(xí)

通常我身邊的工程師在進(jìn)行相關(guān)設(shè)計(jì)的時(shí)候有一個(gè)慣性的思維，先采集一大堆的數(shù)據(jù)然后用工具分析特征和生成模型，之后通過大量的數(shù)據(jù)采集來實(shí)現(xiàn)模型的修正和完善，這種方式應(yīng)該也是很多設(shè)計(jì)人員通常的思路，而且一般的情況下要求硬件采集設(shè)備盡可能的提供多種參數(shù)，這樣可以豐富算法模型的輸入?yún)?shù)，理論上可以更好地接近實(shí)際的結(jié)果，在純技術(shù)的角度上這個(gè)是可行的，而且隨著樣本量的增加，采用機(jī)器學(xué)習(xí)的思路，最終的模型和算法會(huì)越來越精確。

這樣的設(shè)計(jì)方法對(duì)于已有理想樣本或是可以很容易獲取樣本數(shù)據(jù)的前提下是非常高效的，但是如果已有樣本不是很理想，存在大量干擾成分，樣本數(shù)據(jù)受人為因素或者必須由人工采集獲取數(shù)據(jù)時(shí)，傳統(tǒng)的方法就沒有太大優(yōu)勢(shì)了。這個(gè)時(shí)候需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理和必要的分析，需要確定幾個(gè)問題：

1、預(yù)先確定幾個(gè)需要研究的參數(shù)，選擇參數(shù)時(shí)需要有一定的依據(jù)和相關(guān)性，拿紅外信號(hào)輸出信號(hào)分析舉例，可以從公開的資料中知道紅外傳感器會(huì)受到溫度和光譜范圍的影響導(dǎo)致輸出曲線的變化，那么溫度和光譜范圍就是需要研究的參數(shù)。

2、確定了參數(shù)之后，先不要對(duì)所有參數(shù)進(jìn)行樣本數(shù)據(jù)采樣，而是針對(duì)單一參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)采樣，徹底明確單一參數(shù)對(duì)于最終結(jié)果的影響程度，也就是權(quán)重，用函數(shù)關(guān)系表示即：Y = F(X), Y為結(jié)果，X為樣本數(shù)據(jù)參數(shù)，數(shù)據(jù)處理過程包括平滑、篩選、剔除、插入等基本操作，也就是預(yù)處理過程，之后可以生成基本的函數(shù)關(guān)系或?qū)φ毡恚瑸楹罄m(xù)的大模型的建立提供數(shù)據(jù)支持。

3、將每種數(shù)據(jù)參數(shù)的影響程度量化之后，我們就獲取了所有的參數(shù)對(duì)照表和函數(shù)對(duì)應(yīng)關(guān)系，利用這些已有的結(jié)果建立整個(gè)算法模型和框架結(jié)構(gòu)，在模型中將每種數(shù)據(jù)的權(quán)重設(shè)計(jì)好，最終形成一個(gè)初步的機(jī)器學(xué)習(xí)模式。

4、在實(shí)現(xiàn)了以上三步之后，我們最終可以通過大數(shù)據(jù)樣本的采集來實(shí)現(xiàn)整個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的完善，最終實(shí)現(xiàn)之前制定的目標(biāo)。

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