机器学习将是物联网发展不可或缺的未来式

近几年来，几乎没有什么像机器学习那样能够推动物联网大幅增长，无论是激发人类的创造力，超越人类的效率，还是为更新的技术突破和重塑物联网铺平道路，机器学习无疑是推动物联网进入21世纪的超级燃料。那么机器学习的三大方式是什么，又将如何推动物联网的发展呢?

物联网会产生庞大的数据，这是它的特征之一。即使如此，但如果企业和个人无法使用这些数据，那它们都是完全没用的。那么市场究竟如何利用这个有价值的数据呢?通过机器学习。

如今的机器学习算法通过梳理数据集这种方式，而人类没办法做到这一点。据估计，物联网的持续增长，到了2021年，它可能达到价值1.6亿美元的高点，这就意味着会需要更多的算法来跟上相应的数据上涨。

正如ABI研究所指出的，机器学习的最新进展使其能够进行预测分析，这意味着采用这些算法的企业可以更好地预测未来的市场趋势，并更成功地瞄准未来的客户。

机器学习不仅仅是由企业或创新者所使用，它也用于安全目的，目前已有机器学习算法正在应对网络威胁。

像数据分析一样，使用机器学习算法可以极大地帮助网络安全分析。无论是帮助解决行业中的劳动力问题，努力吸引满足富裕客户需求的一流人力资本，还是寻找和关闭物联网漏洞，机器学习对安全行业来说都是一个巨大的福音。

这些算法可以处理的操作范围也是值得一提的。机器学习可用于更有效地监控数据交换，例如比特币挖掘，此外，也可以分析历史数据，甚至在事件发生之前就预测威胁和犯罪行为。

机器学习及其算法交付给物联网的最大的优点之一是它如何轻松地集成到物联网的平台中。例如，全球移动设备的快速发展是物联网的关键驱动力之一，而机器学习也经常适应移动设备的开发、编程和维护。

已经有很多例子来展示机器学习如何与特定的小物件相关联，这些小工具引起了对物联网的最大注意，不仅移动设备，而且自动驾驶汽车和智能城市、工厂也可以从机器学习中受益。由于物联网的产品和服务通过采用机器学习策略使其生产成本更低，易于上市和消费，更多的消费者将涌入其中，并在全球范围内进一步扩大覆盖范围。

人工智能的时代有争议，但并没有达到像好莱坞的末日预测那样的境况，它也确确实实地改变了这个世界。在未来的一二十年内，随着数十亿台设备的普及，这些算法和给企业和消费者带来的成本削减的进步将使机器学习变得更加不可或缺。随着越来越多的人在社交媒体平台上注册、登录，购买智能设备并使用自动驾驶汽车通勤，物联网对社会的影响甚至控制将会在机器学习的奇妙世界中变得更强大。