Internet věcí vs strojové učení: Rozdíl a srovnání

Všechna zařízení a systémy, na kterých využíváme internet, jsou propojena s poskytovatelem sítě a také mezi sebou přímo či nepřímo nějakým způsobem.

Vyměňují si informace, užitečné soubory a využívají umělou inteligenci Artificial Intelligence ve formě strojového učení nebo internetu věcí.

Key Takeaways

1. IoT propojuje různá zařízení a senzory a umožňuje jim vyměňovat si data, zatímco strojové učení analyzuje data a dělá předpovědi nebo rozhodnutí.
2. IoT se zaměřuje na propojitelnost a komunikaci mezi zařízeními, zatímco strojové učení klade důraz na vývoj algoritmů pro analýzu dat.
3. Aplikace IoT jsou více zaměřeny na hardware, zatímco aplikace strojového učení jsou více řízeny softwarem a založeny na zpracování dat.

Internet věcí vs strojové učení

Internet věcí (IoT) je síť zařízení, která spolu mohou komunikovat prostřednictvím internetu. Strojové učení je umělá inteligence, která využívá algoritmy k učení z dat. IoT se zaměřují na připojení zařízení, zatímco strojové učení je zaměřena na analýzu a predikci dat.

Internet věcí je obří síť, která je součástí internetu a propojuje několik zařízení a propojených systémů mezi sebou a jejich poskytovateli sítě. To pomáhá při výměně užitečných médií a souborů ze systému do systému.

Označuje se zkratkou IoT. Strojové učení je velmi široký studijní obor, který se zabývá implementací lidského chování ve strojích tak, aby umělá inteligence mohla být ve strojích posílena a vyžaduje práci na internetu věcí.

Strojové učení dává počítači schopnost učit se mysl uživatelů.

Srovnávací tabulka

Parametry srovnání	Internet věcí	Strojové učení
Význam	Internet věcí je způsob propojení zařízení mezi sebou a s internetem.	Strojové učení je způsob, jak přimět systémy, aby porozuměly hardwaru, psychologii dědice uživatelů prostřednictvím umělé inteligence.
Pole	Internet věcí je založen na softwarových i hardwarových modelech.	Strojové učení je čistě softwarová záležitost a zahrnuje algoritmy.
Použijte	Internet věcí přistupuje a produkuje obrovské množství dat uložených na firemních serverech nebo cloudu.	Strojové učení spravuje a používá data ke zlepšení uživatelského zážitku prostřednictvím umělé inteligence.
Příroda	Internet věcí má předvídatelný a uvěřitelný rozsah.	Strojové učení je softwarový proces a má nepředvídatelné důsledky.
Rozsah	Internet věcí je jiný předmět, který zahrnuje podporu strojového učení a umělé inteligence.	Strojové učení je způsob, jak zvýšit výkon internetu věcí a rozšířit jeho využití.

Co je to internet věcí?

Internet of Things je zkráceně IoT a jedná se o studium komplikovaných systémů a dalších zařízení včetně jejich softwarových vlastností a vzájemně propojených zařízení pro připojení k internetu a přístupu na web.

Tato zařízení také sdílejí informace a soubory, aby zlepšila komunikaci a vybudovala mezi sebou silnou síť.

Internet věcí se zabývá jak softwarovými, tak hardwarovými funkcemi zařízení a komunikuje s jinými zařízeními, aby se zlepšilo vzájemné propojení.

Má několik aplikací, jako je cloud computing, strojové učení, vývoj softwaru, hardware používaný v počítačích, studium bezdrátových sítí a jejich spojovacích vlastností, a co je nejdůležitější, umělá inteligence.

Internet věcí využíváme také v každodenním životě. Zahrnuje všechna zařízení, která sdílejí data a duplikují data, aby z nich měly prospěch organizace a společnosti, které tato uživatelská data vlastní.

Má široký záběr a vlastnosti. Internet věcí například používá senzory k detekci datového propojení a komunikuje s jinými systémy za účelem sdílení nebo příjmu dat podle potřeby.

Jinými slovy, usnadňuje práci lidem, ale zároveň může být také nebezpečný, protože používá AI. 

Co je strojové učení?

Strojové učení je velmi široký a hluboký předmět, který má své aspekty v internetu věcí, naprogramovaných funkcích, které používáme v počítačových systémech a na webu.

Strojové učení je opravdu důležité, protože využívá umělou inteligenci a další softwarové nástroje k napodobování lidského chování a zlepšuje uživatelský zážitek tím, že jim ukazuje, co se jim líbí, a zmírňuje potíže uživatele.

Strojové učení je proměnlivý koncept a nezahrnuje přímé programování. Nechává stroj nebo softwarový program v sobě a podporuje uživatele, aby nám prospívali.

Každá platforma využívá strojové učení a umělou inteligenci a je integrována s daty, která v nich mají, a také s daty uloženými na serverech a online cloudových prostorech.

Používají manuální a neprogramovatelná data k analýze subjektů a pomáhají stroji programovat automaticky. Strojové učení a umělá inteligence obecně mají několik společných věcí.

Dostali se dokonce na takovou úroveň, že pokud jsou dva mocní roboti s umělou inteligencí nuceni sedět tváří v tvář po dobu několika dní, mohou dokonce přijít vývojem zcela nového jazyka. Strojové učení dokonce dokáže zázraky. 

Hlavní rozdíly mezi internetem věcí a strojovým učením 

1. Internet věcí je celková škála učení a používání internetu na zařízeních, zatímco strojové učení je způsob, jak tato zařízení efektivně využívat ve svůj vlastní prospěch. 
2. Internet věcí je založen na aspektech, jako je umělá inteligence, strojové učení, programování a hardwarová zařízení, zatímco strojové učení je založeno na analýze a vzorcích používání dat.
3. Internet věcí je velmi rozsáhlé téma a má velký prostor pro uchopení znalostí o systémech, zatímco strojové učení není rozsáhlé, ale hluboké v logice a analýze. 
4. Internet věcí používá OOP a programovací jazyky na vysoké úrovni, zatímco strojové učení používá složité datové algoritmy. 
5. Internet věcí propojuje zařízení, zatímco strojové učení zařízení analyzuje.

Reference

1. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
2. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/

Poslední aktualizace: 13. července 2023