Alle Geräte und Systeme, auf denen wir das Internet nutzen, sind mit dem Netzbetreiber und in irgendeiner Weise direkt oder indirekt auch untereinander verbunden.
Sie tauschen Informationen, nützliche Dateien aus und nutzen künstliche Intelligenz KI in Form von maschinellem Lernen oder dem Internet der Dinge.
Key Take Away
- IoT verbindet verschiedene Geräte und Sensoren und ermöglicht ihnen den Datenaustausch, während maschinelles Lernen Daten analysiert und Vorhersagen oder Entscheidungen trifft.
- IoT konzentriert sich auf die Interkonnektivität und Kommunikation zwischen Geräten, während maschinelles Lernen die Entwicklung von Algorithmen für die Datenanalyse betont.
- IoT-Anwendungen sind eher hardwarezentriert, während maschinelle Lernanwendungen eher softwaregesteuert sind und auf Datenverarbeitung basieren.
Internet der Dinge vs. maschinelles Lernen
Das Internet der Dinge (IoT) ist das Netzwerk von Geräten, die über das Internet miteinander kommunizieren können. Maschinelles Lernen ist eine künstliche Intelligenz, die mithilfe von Algorithmen aus Daten lernt. IoT konzentriert sich dabei auf die Verbindung von Geräten Maschinelles Lernen konzentriert sich auf Datenanalyse und Vorhersage.
Internet der Dinge ist ein riesiges Netzwerk, das Teil des Internets ist und mehrere Geräte und vernetzte Systeme untereinander und mit ihren Netzwerkanbietern verbindet. Dies hilft beim Austausch nützlicher Medien und Dateien von System zu System.
Es wird als IoT abgekürzt. Maschinelles Lernen ist ein sehr breites Forschungsgebiet, das sich mit der Umsetzung menschlichen Verhaltens in Maschinen befasst, um die künstliche Intelligenz in den Maschinen zu verbessern, und es erfordert, dass das Internet der Dinge bearbeitet wird.
Maschinelles Lernen gibt dem Computer die Fähigkeit, die Gedanken der Benutzer zu lernen.
Vergleichstabelle
| Vergleichsparameter | Internet der Dinge | Maschinelles lernen |
|---|---|---|
| Bedeutung | Internet of Things ist die Art und Weise, die Geräte untereinander und mit dem Internet zu verbinden. | Maschinelles Lernen ist eine Möglichkeit, die Systeme dazu zu bringen, Hardware zu verstehen und die Psychologie des Benutzers durch KI zu erben. |
| Feld | Das Internet der Dinge basiert sowohl auf Software- als auch auf Hardwaremodellen. | Maschinelles Lernen ist ausschließlich eine Software-Sache und beinhaltet Algorithmen. |
| Verwenden Sie die | Das Internet der Dinge greift auf riesige Datenmengen zu und produziert diese, die auf den Servern oder in der Cloud eines Unternehmens gespeichert sind. | Machine Learning verwaltet und nutzt die Daten, um die Benutzererfahrung durch künstliche Intelligenz zu verbessern. |
| Natur | Das Internet der Dinge hat einen vorhersehbaren und glaubwürdigen Umfang. | Maschinelles Lernen ist ein softwarebasierter Prozess und erzeugt unvorhersehbare Folgen. |
| Geltungsbereich | Das Internet der Dinge ist ein anderes Thema, das die Unterstützung von maschinellem Lernen und KI umfasst. | Maschinelles Lernen ist eine Möglichkeit, die Leistungsfähigkeit des Internets der Dinge zu steigern und seine Nutzung zu erweitern. |
Was ist das Internet der Dinge?
Internet of Things wird als IoT abgekürzt und ist die Untersuchung komplizierter Systeme und anderer Geräte, einschließlich ihrer Softwareeigenschaften und miteinander verbundenen Geräte, um sich mit dem Internet zu verbinden und auf das Web zuzugreifen.
Diese Geräte tauschen auch Informationen und Dateien aus, um die Kommunikation zu verbessern und ein starkes Netzwerk untereinander aufzubauen.
Das Internet der Dinge befasst sich sowohl mit Software- als auch mit Hardwarefunktionen eines Geräts und kommuniziert mit anderen Geräten, um die Vernetzung untereinander zu verbessern.
Es hat mehrere Anwendungen wie Cloud Computing, maschinelles Lernen, Softwareentwicklung, die in Computern verwendete Hardware, das Studium drahtloser Netzwerke und ihrer Verbindungseigenschaften und vor allem künstliche Intelligenz.
Wir nutzen das Internet der Dinge auch in unserem täglichen Leben. Es umfasst alle Geräte, die Daten teilen und die Daten duplizieren, sodass Organisationen und Unternehmen, die diese Benutzerdaten besitzen, davon profitieren.
Es hat einen breiten Anwendungsbereich und Eigenschaften. Beispielsweise verwendet das Internet der Dinge Sensoren, um die Datenverbindung zu erkennen, und kommuniziert mit anderen Systemen, um Daten je nach Bedarf zu teilen oder zu empfangen.
Mit anderen Worten, es erleichtert die Arbeit des Menschen, kann aber gleichzeitig auch gefährlich sein, weil es KI verwendet.
Was ist maschinelles Lernen?
Maschinelles Lernen ist ein sehr breites und tiefes Thema, das seine Aspekte im Internet der Dinge, den programmierten Funktionen, die wir in Computersystemen verwenden, und im Web hat.
Maschinelles Lernen ist wirklich wichtig, weil es künstliche Intelligenz und andere Softwaretools verwendet, um menschliches Verhalten nachzuahmen und die Benutzererfahrung zu verbessern, indem es ihnen zeigt, was sie mögen, und die Schwierigkeiten des Benutzers erleichtert.
Maschinelles Lernen ist ein variierendes Konzept und beinhaltet keine direkte Programmierung. Es lässt die Maschine bzw. die Software in sich selbst programmieren und unterstützt die Anwender zum Nutzen für uns.
Jede Plattform nutzt maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz und ist mit den darin enthaltenen Daten sowie den auf Servern und Online-Cloud-Bereichen gespeicherten Daten integriert.
Sie verwenden manuelle und nicht programmierbare Daten, um die Probanden zu analysieren, und es hilft der Maschine, automatisch zu programmieren. Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz haben im Allgemeinen mehrere Gemeinsamkeiten.
Sie haben sogar ein solches Niveau erreicht, dass, wenn zwei KI-starke Roboter mehrere Tage lang von Angesicht zu Angesicht sitzen müssen, sie möglicherweise sogar eine völlig neue Sprache entwickeln. Machine Learning kann sogar Wunder bewirken.
Hauptunterschiede zwischen dem Internet der Dinge und maschinellem Lernen
- Internet of Things ist eine Gesamtskala des Lernens und der Nutzung des Internets auf Geräten, während Machine Learning eine Möglichkeit ist, diese Geräte effizient zum eigenen Vorteil zu nutzen.
- Das Internet der Dinge basiert auf Aspekten wie künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Programmierung und Hardwaregeräten, während maschinelles Lernen auf Analysen und Mustern der Verwendung von Daten basiert.
- Das Internet der Dinge ist ein sehr großes Thema und hat einen großen Spielraum beim Erfassen von Wissen über Systeme, während maschinelles Lernen nicht riesig, aber tief in Logik und Analyse ist.
- Das Internet der Dinge verwendet OOPs und höhere Programmiersprachen, während maschinelles Lernen komplexe Datenalgorithmen verwendet.
- Das Internet der Dinge verbindet die Geräte, während Machine Learning die Geräte analysiert.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/
Letzte Aktualisierung: 13. Juli 2023
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Sandeep Bhandari hat einen Bachelor of Engineering in Computers von der Thapar University (2006). Er verfügt über 20 Jahre Erfahrung im Technologiebereich. Er interessiert sich sehr für verschiedene technische Bereiche, darunter Datenbanksysteme, Computernetzwerke und Programmierung. Sie können mehr über ihn auf seinem lesen Bio-Seite.
