Tutti i dispositivi e i sistemi su cui utilizziamo Internet sono interconnessi al provider di rete e anche tra loro direttamente o indirettamente in qualche modo.
Scambiano informazioni, file utili e utilizzano l'intelligenza artificiale AI sotto forma di machine learning o Internet of Things.
Punti chiave
- L'IoT collega vari dispositivi e sensori, consentendo loro di scambiare dati, mentre l'apprendimento automatico analizza i dati e fa previsioni o decisioni.
- L'IoT si concentra sull'interconnettività e la comunicazione tra i dispositivi, mentre l'apprendimento automatico enfatizza lo sviluppo di algoritmi per l'analisi dei dati.
- Le applicazioni IoT sono più incentrate sull'hardware, mentre le applicazioni di apprendimento automatico sono più basate sul software e sull'elaborazione dei dati.
Internet delle cose vs apprendimento automatico
Internet of Things (IoT) è la rete di dispositivi che possono comunicare tra loro attraverso Internet. apprendimento automatico è un'intelligenza artificiale che utilizza algoritmi per apprendere dai dati. L'IoT si concentra sulla connessione dei dispositivi, mentre machine learning è incentrato sull'analisi e la previsione dei dati.
Internet delle cose è una rete gigante che fa parte di Internet e collega diversi dispositivi e sistemi interconnessi tra loro e ai loro fornitori di rete. Questo aiuta nello scambio di supporti e file utili da sistema a sistema.
È abbreviato in IoT. L'apprendimento automatico è un campo di studio molto ampio che si occupa dell'implementazione del comportamento umano nelle macchine in modo che l'intelligenza artificiale possa essere migliorata nelle macchine e richiede l'Internet delle cose su cui lavorare.
L'apprendimento automatico offre al computer la capacità di apprendere le menti degli utenti.
Tavola di comparazione
| Parametri di confronto | Internet delle cose | machine Learning |
|---|---|---|
| Significato | Internet of Things è il modo di collegare i dispositivi tra loro e a Internet. | L'apprendimento automatico è un modo per far comprendere ai sistemi l'hardware, la psicologia dell'utente erede attraverso l'intelligenza artificiale. |
| Settore | L'Internet of Things si basa su modelli software e hardware. | L'apprendimento automatico è strettamente una cosa software e include algoritmi. |
| Usa il | L'Internet of Things accede e produce enormi quantità di dati archiviati nei server o nel cloud di un'azienda. | Machine Learning gestisce e utilizza i dati per migliorare l'esperienza dell'utente attraverso l'Intelligenza Artificiale. |
| Natura | L'Internet of Things ha una portata prevedibile e credibile. | Machine Learning è un processo basato su software e produce conseguenze imprevedibili. |
| Obbiettivo | L'Internet of Things è un argomento diverso che include il supporto di Machine Learning e AI. | L'apprendimento automatico è un modo per aumentare la potenza dell'Internet of Things ed estenderne l'utilizzo. |
Che cos'è l'Internet delle cose?
Internet of Things è abbreviato in IoT ed è lo studio di sistemi complicati e altri dispositivi, comprese le loro proprietà software e dispositivi interconnessi per connettersi a Internet e accedere al web.
Questi dispositivi condividono anche informazioni e file per migliorare la comunicazione e creare una solida rete reciproca.
Internet of Things si occupa sia delle caratteristiche software che hardware di un dispositivo e comunica con altri dispositivi per migliorare l'interconnessione tra loro.
Ha diverse applicazioni come il cloud computing, l'apprendimento automatico, lo sviluppo di software, l'hardware utilizzato nei computer, lo studio delle reti wireless e le loro proprietà di collegamento e, soprattutto, l'intelligenza artificiale.
Utilizziamo l'Internet of Things anche nella nostra vita quotidiana. Include tutti i dispositivi che condividono i dati e duplicano i dati in modo che le organizzazioni e le aziende che possiedono questi dati degli utenti ne traggano vantaggio.
Ha una vasta portata e proprietà. Ad esempio, l'Internet of Things utilizza sensori per rilevare il collegamento dei dati e comunica con altri sistemi per condividere o ricevere dati in base alle necessità.
In altre parole, facilita il lavoro degli umani ma, allo stesso tempo, può anche essere pericoloso perché utilizza l'intelligenza artificiale.
Cos'è l'apprendimento automatico?
L'apprendimento automatico è un argomento molto ampio e profondo che ha i suoi aspetti nell'Internet of Things, le funzionalità programmate che utilizziamo nei sistemi informatici e sul web.
L'apprendimento automatico è molto importante perché utilizza l'intelligenza artificiale e altri strumenti software per imitare il comportamento umano e migliora l'esperienza dell'utente mostrando loro ciò che gli piace e alleviando le difficoltà dell'utente.
Machine Learning è un concetto variabile e non include la programmazione diretta. Lascia la macchina o il programma software in sé e supporta gli utenti a nostro vantaggio.
Ogni piattaforma utilizza Machine Learning e Intelligenza Artificiale ed è integrata con i dati che ha al suo interno e anche con i dati archiviati nei server e negli spazi cloud online.
Usano dati manuali e non programmabili per analizzare i soggetti e aiuta la macchina a programmare automaticamente. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale, in generale, condividono molte cose in comune.
Sono persino arrivati a livelli tali che se due potenti robot di intelligenza artificiale vengono fatti sedere faccia a faccia l'uno con l'altro per diversi giorni, potrebbero persino emergere sviluppando un linguaggio completamente nuovo. L'apprendimento automatico può persino fare miracoli.
Principali differenze tra Internet of Things e Machine Learning
- Internet of Things è una scala totale di apprendimento e utilizzo di Internet sui dispositivi, mentre Machine Learning è un modo per utilizzare questi dispositivi in modo efficiente a proprio vantaggio.
- L'Internet of Things si basa su aspetti come l'intelligenza artificiale, l'apprendimento automatico, la programmazione e i dispositivi hardware, mentre l'apprendimento automatico si basa sull'analisi e sui modelli di utilizzo dei dati.
- L'Internet of Things è un argomento molto vasto e ha un ampio spazio per comprendere la conoscenza dei sistemi, mentre l'apprendimento automatico non è vasto ma profondo nella logica e nell'analisi.
- Internet of Things utilizza OOP e linguaggi di programmazione di alto livello mentre Machine Learning utilizza algoritmi di dati complessi.
- L'Internet of Things collega i dispositivi mentre Machine Learning analizza i dispositivi.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/
Ultimo aggiornamento: 13 luglio 2023
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Sandeep Bhandari ha conseguito una laurea in ingegneria informatica presso la Thapar University (2006). Ha 20 anni di esperienza nel campo della tecnologia. Ha un vivo interesse in vari campi tecnici, inclusi i sistemi di database, le reti di computer e la programmazione. Puoi leggere di più su di lui sul suo pagina bio.
