モノのインターネットと機械学習: 違いと比較

私たちがインターネットを利用するすべてのデバイスとシステムは、ネットワーク プロバイダーに相互接続されており、何らかの方法で直接的または間接的に相互接続されています。

彼らは情報や有用なファイルを交換し、機械学習やモノのインターネットの形で人工知能 AI を使用します。

主要な取り組み

1. IoT はさまざまなデバイスとセンサーを接続してデータを交換できるようにし、機械学習はデータを分析して予測または決定を行います。
2. IoT はデバイス間の相互接続と通信に重点を置いていますが、機械学習はデータ分析のためのアルゴリズムの開発に重点を置いています。
3. IoT アプリケーションはよりハードウェア中心であるのに対し、機械学習アプリケーションはよりソフトウェア主導でデータ処理に基づいています。

モノのインターネットと機械学習

モノのインターネット (IoT) は、インターネットを介して相互に通信できるデバイスのネットワークです。 機械学習 アルゴリズムを使用してデータから学習する人工知能です。 IoT はデバイスの接続に重点を置いていますが、 機械学習 データ分析と予測に焦点を当てています。

モノのインターネット は、インターネットの一部であり、複数のデバイスと相互接続されたシステムを相互に接続し、それらのネットワーク プロバイダーに接続する巨大なネットワークです。 これは、システムからシステムへの有用なメディアとファイルの交換に役立ちます。

IoTと略されます。 機械学習は、人間の行動を機械に実装することを扱う非常に幅広い研究分野であり、機械で人工知能を強化できるようにするものであり、モノのインターネットを利用する必要があります。

機械学習により、コンピューターはユーザーの心を学習することができます。

比較表

比較のパラメータ	モノのインターネット	機械学習
意味	モノのインターネットは、デバイスを相互にリンクし、インターネットに接続する方法です。	機械学習は、システムにハードウェアを理解させる方法であり、AI を通じてユーザーの心理を継承します。
フィールド	モノのインターネットは、ソフトウェア モデルとハードウェア モデルの両方に基づいています。	機械学習は厳密にはソフトウェアであり、アルゴリズムが含まれます。
	モノのインターネットは、企業のサーバーやクラウドに保存されている膨大な量のデータにアクセスして生成します。	機械学習はデータを管理および使用して、人工知能を通じてユーザー エクスペリエンスを向上させます。
自然	モノのインターネットには、予測可能で信頼できる範囲があります。	機械学習はソフトウェア ベースのプロセスであり、予測できない結果をもたらします。
対象領域	モノのインターネットは、機械学習と AI のサポートを含む別のテーマです。	機械学習は、モノのインターネットの能力を高め、その使用を拡張する方法です。

モノのインターネットとは何ですか？

Internet of Things は IoT と略され、インターネットに接続して Web にアクセスするためのソフトウェア プロパティと相互接続されたデバイスを含む、複雑なシステムやその他のデバイスの研究です。

また、これらのデバイスは情報とファイルを共有して通信を強化し、相互に強力なネットワークを構築します。

モノのインターネットは、デバイスのソフトウェア機能とハードウェア機能の両方を処理し、他のデバイスと通信して相互リンクを強化します。

クラウド コンピューティング、機械学習、ソフトウェア開発、コンピューターで使用されるハードウェア、ワイヤレス ネットワークとそのリンク プロパティの研究、そして最も重要な人工知能など、いくつかのアプリケーションがあります。

私たちは日常生活でもモノのインターネットを使用しています。 これには、データを共有し、データを複製するすべてのデバイスが含まれているため、これらのユーザー データを所有する組織や企業は、その恩恵を受けることができます。

それは広い範囲とプロパティを持っています。 たとえば、モノのインターネットは、センサーを使用してデータのリンクを検出し、必要に応じて他のシステムと通信してデータを共有または受信します。

つまり、人間の仕事を楽にしてくれる反面、AIを使っているので危険でもあります。 

機械学習とは何ですか？

機械学習は、モノのインターネット、コンピューター システムで使用されるプログラムされた機能、および Web にその側面を持つ、非常に広く深いテーマです。

機械学習は、人工知能やその他のソフトウェア ツールを使用して人間の行動を模倣し、ユーザーの好みを示してユーザーの困難を緩和することでユーザー エクスペリエンスを向上させるため、非常に重要です。

機械学習はさまざまな概念であり、直接プログラミングは含まれません。 機械やソフトウェア自体がプログラムできるようにし、ユーザーが私たちに利益をもたらすようにサポートします。

すべてのプラットフォームは、機械学習と人工知能を使用し、それらに含まれるデータや、サーバーやオンライン クラウド スペースに保存されているデータと統合されています。

彼らは手動でプログラム不可能なデータを使用して被験者を分析し、機械が自動的にプログラムするのを助けます。 一般に、機械学習と人工知能にはいくつかの共通点があります。

彼らは、XNUMX 台の AI 有能なロボットを数日間向かい合わせに座らせると、まったく新しい言語を開発することさえできるほどのレベルに達しています。 機械学習は驚くべきことをすることさえできます。 

モノのインターネットと機械学習の主な違い 

1. モノのインターネットは、デバイス上でインターネットを学習および使用する全体的な規模であり、機械学習は、これらのデバイスを自分の利益のために効率的に使用する方法です。 
2. モノのインターネットは、人工知能、機械学習、プログラミング、ハードウェア デバイスなどの側面に基づいていますが、機械学習はデータを使用する分析とパターンに基づいています。
3. モノのインターネットは非常に大きなテーマであり、システムに関する知識を把握する範囲が広いのに対し、機械学習は広大ではありませんが論理と分析が深いです。 
4. モノのインターネットは OOP と高水準プログラミング言語を使用しますが、機械学習は複雑なデータ アルゴリズムを使用します。 
5. モノのインターネットがデバイスを接続し、機械学習がデバイスを分析します。

参考文献

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

最終更新日 : 13 年 2023 月 XNUMX 日