Internet stvari protiv strojnog učenja: razlika i usporedba

Svi uređaji i sustavi na kojima koristimo internet međusobno su povezani s pružateljem mrežnih usluga i na neki način međusobno izravno ili neizravno.

Razmjenjuju informacije, korisne datoteke i koriste umjetnu inteligenciju AI u obliku strojnog učenja ili Interneta stvari.

Ključni za poneti

1. IoT povezuje različite uređaje i senzore, omogućujući im razmjenu podataka, dok strojno učenje analizira podatke i donosi predviđanja ili odluke.
2. IoT se fokusira na međupovezanost i komunikaciju između uređaja, dok strojno učenje naglašava razvoj algoritama za analizu podataka.
3. IoT aplikacije više su usmjerene na hardver, dok su aplikacije strojnog učenja više vođene softverom i temeljene na obradi podataka.

Internet stvari protiv strojnog učenja

Internet stvari (IoT) je mreža uređaja koji mogu međusobno komunicirati putem interneta. Strojno učenje je umjetna inteligencija koja koristi algoritme za učenje iz podataka. IoT se fokusira na povezivanje uređaja, dok stroj za učenje je usmjeren na analizu podataka i predviđanje.

Internet stvari je ogromna mreža koja je dio interneta i povezuje nekoliko uređaja i međusobno povezanih sustava is njihovim mrežnim pružateljima. To pomaže u razmjeni korisnih medija i datoteka sa sustava na sustav.

Skraćeno je IoT. Strojno učenje vrlo je široko područje proučavanja koje se bavi implementacijom ljudskog ponašanja u strojeve kako bi se umjetna inteligencija mogla poboljšati u strojevima, a za rad je potreban Internet stvari.

Strojno učenje daje računalu mogućnost učenja umova korisnika.

Tabela za usporedbu

Parametri usporedbe	Internet stvari	Strojno učenje
Značenje	Internet of Things je način povezivanja uređaja međusobno i s internetom.	Strojno učenje je način da sustavi razumiju hardver, psihologiju korisnika nasljednika putem umjetne inteligencije.
Polje	Internet stvari temelji se i na softverskim i na hardverskim modelima.	Strojno učenje je isključivo softverska stvar i uključuje algoritme.
Koristiti	Internet of Things pristupa i proizvodi ogromne količine podataka pohranjenih u poslužiteljima ili oblaku tvrtke.	Strojno učenje upravlja podacima i koristi ih za poboljšanje korisničkog iskustva putem umjetne inteligencije.
Priroda	Internet stvari ima predvidljiv i uvjerljiv opseg.	Strojno učenje proces je temeljen na softveru i proizvodi nepredvidive posljedice.
Djelokrug	Internet stvari druga je tema koja uključuje podršku za strojno učenje i AI.	Strojno učenje je način da se poveća snaga Interneta stvari i proširi njegova upotreba.

Što je Internet stvari?

Internet of Things je skraćenica IoT i proučavanje je kompliciranih sustava i drugih uređaja uključujući njihova softverska svojstva i međusobno povezane uređaje za povezivanje s internetom i pristup webu.

Ovi uređaji također dijele informacije i datoteke kako bi poboljšali komunikaciju i izgradili jaku međusobnu mrežu.

Internet stvari bavi se i softverskim i hardverskim značajkama uređaja i komunicira s drugim uređajima kako bi poboljšao međusobno povezivanje.

Ima nekoliko primjena kao što su računalstvo u oblaku, strojno učenje, razvoj softvera, hardver koji se koristi u računalima, proučavanje bežičnih mreža i njihovih svojstava povezivanja, i što je najvažnije, umjetna inteligencija.

Internet stvari također koristimo u svakodnevnom životu. Uključuje sve uređaje koji dijele podatke i dupliciraju podatke tako da organizacije i tvrtke koje posjeduju te korisničke podatke imaju koristi od toga.

Ima širok opseg i svojstva. Na primjer, Internet stvari koristi senzore za otkrivanje povezivanja podataka i komunicira s drugim sustavima za dijeljenje ili primanje podataka prema potrebi.

Drugim riječima, olakšava posao ljudima, ali u isto vrijeme može biti i opasan jer koristi AI. 

Što je strojno učenje?

Strojno učenje vrlo je široka i duboka tema koja ima svoje aspekte u Internetu stvari, programiranim značajkama koje koristimo u računalnim sustavima i na webu.

Strojno učenje doista je važno jer koristi umjetnu inteligenciju i druge softverske alate za oponašanje ljudskog ponašanja i poboljšava korisničko iskustvo pokazujući im što vole i olakšavajući poteškoće korisnika.

Strojno učenje je različit koncept i ne uključuje izravno programiranje. Pušta stroj ili softverski program u sebe i podržava korisnike da nam budu od koristi.

Svaka platforma koristi strojno učenje i umjetnu inteligenciju te je integrirana s podacima koje ima u sebi, kao i s podacima pohranjenima na poslužiteljima i online prostorima u oblaku.

Oni koriste ručne i neprogramabilne podatke za analizu subjekata i pomažu stroju da automatski programira. Strojno učenje i umjetna inteligencija općenito imaju nekoliko zajedničkih stvari.

Došli su čak do takvih razina da ako se dva robota s vještačkom umjetnom inteligencijom natjeraju da sjede licem u lice jedan s drugim nekoliko dana, čak bi mogli doći razvijanjem potpuno novog jezika. Strojno učenje čak može učiniti čuda. 

Glavne razlike između Interneta stvari i strojnog učenja 

1. Internet of Things je cjelokupna skala učenja i korištenja interneta na uređajima, dok je strojno učenje način učinkovite upotrebe tih uređaja za vlastitu dobrobit. 
2. Internet stvari temelji se na aspektima poput umjetne inteligencije, strojnog učenja, programiranja i hardverskih uređaja, dok se strojno učenje temelji na analizi i obrascima korištenja podataka.
3. Internet stvari je vrlo velika tema i ima veliki opseg u shvaćanju znanja o sustavima, dok strojno učenje nije golemo, već duboko u logici i analizi. 
4. Internet of Things koristi OOP i programske jezike visoke razine, dok Machine Learning koristi složene podatkovne algoritme. 
5. Internet stvari povezuje uređaje dok strojno učenje analizira uređaje.

Reference

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

Zadnje ažuriranje: 13. srpnja 2023