Все устройства и системы, на которых мы используем Интернет, каким-то образом напрямую или косвенно связаны с сетевым провайдером, а также друг с другом.
Они обмениваются информацией, полезными файлами и используют ИИ искусственного интеллекта в форме машинного обучения или Интернета вещей.
Основные выводы
- Интернет вещей соединяет различные устройства и датчики, позволяя им обмениваться данными, а машинное обучение анализирует данные и делает прогнозы или решения.
- Интернет вещей фокусируется на взаимосвязи и связи между устройствами, тогда как машинное обучение делает упор на разработку алгоритмов анализа данных.
- Приложения IoT в большей степени ориентированы на аппаратное обеспечение, тогда как приложения машинного обучения в большей степени управляются программным обеспечением и основаны на обработке данных.
Интернет вещей против машинного обучения
Интернет вещей (IoT) — это сеть устройств, которые могут общаться друг с другом через Интернет. Машинное обучение это искусственный интеллект, который использует алгоритмы для обучения на основе данных. IoT фокусируется на подключении устройств, в то время как обучение с помощью машины ориентирован на анализ данных и прогнозирование.
Интернет вещей представляет собой гигантскую сеть, которая является частью Интернета и соединяет несколько устройств и взаимосвязанных систем друг с другом и с их сетевыми провайдерами. Это помогает в обмене полезными носителями и файлами из системы в систему.
Это сокращенно IoT. Машинное обучение — это очень широкая область исследований, которая занимается реализацией человеческого поведения в машинах, чтобы можно было улучшить искусственный интеллект в машинах, и для этого требуется Интернет вещей.
Машинное обучение дает компьютеру возможность изучать мысли пользователей.
Сравнительная таблица
Параметры сравнения | Интернет вещей | Машинное обучение |
---|---|---|
Смысл | Интернет вещей — это способ связи устройств друг с другом и с Интернетом. | Машинное обучение — это способ заставить системы понимать аппаратное обеспечение и психологию пользователей с помощью ИИ. |
Поиск | Интернет вещей основан как на программных, так и на аппаратных моделях. | Машинное обучение — это строго программная вещь, включающая в себя алгоритмы. |
Используйте | Интернет вещей получает доступ и создает огромные объемы данных, хранящихся на серверах компании или в облаке. | Машинное обучение управляет данными и использует их для улучшения взаимодействия с пользователем с помощью искусственного интеллекта. |
природа | Интернет вещей имеет предсказуемый и правдоподобный масштаб. | Машинное обучение — это программный процесс, который приводит к непредсказуемым последствиям. |
Объем | Интернет вещей — это отдельная тема, которая включает в себя поддержку машинного обучения и искусственного интеллекта. | Машинное обучение — это способ увеличить мощность Интернета вещей и расширить его использование. |
Что такое Интернет вещей?
Интернет вещей, сокращенно IoT, представляет собой изучение сложных систем и других устройств, включая свойства их программного обеспечения и взаимосвязанных устройств для подключения к Интернету и доступа к сети.
Эти устройства также обмениваются информацией и файлами для улучшения связи и создания прочной сети друг с другом.
Интернет вещей имеет дело как с программными, так и с аппаратными функциями устройства и взаимодействует с другими устройствами для улучшения взаимосвязи друг с другом.
У него есть несколько приложений, таких как облачные вычисления, машинное обучение, разработка программного обеспечения, аппаратное обеспечение, используемое в компьютерах, изучение беспроводных сетей и их связующих свойств и, что наиболее важно, искусственный интеллект.
Мы используем Интернет вещей и в повседневной жизни. Он включает в себя все устройства, которые обмениваются данными и дублируют данные, чтобы организации и компании, владеющие этими пользовательскими данными, извлекали из этого пользу.
Обладает широкой областью применения и свойствами. Например, Интернет вещей использует датчики для обнаружения связи данных и связывается с другими системами для обмена или получения данных в соответствии с необходимостью.
Другими словами, это облегчает работу людей, но в то же время может быть опасным, поскольку использует ИИ.
Что такое машинное обучение?
Машинное обучение — это очень широкая и глубокая тема, которая имеет свои аспекты в Интернете вещей, запрограммированных функциях, которые мы используем в компьютерных системах, и в Интернете.
Машинное обучение действительно важно, потому что оно использует искусственный интеллект и другие программные инструменты для имитации человеческого поведения и улучшает взаимодействие с пользователем, показывая им то, что им нравится, и облегчая трудности пользователя.
Машинное обучение — это другая концепция, которая не включает в себя прямое программирование. Это позволяет машине или программному обеспечению само по себе и помогает пользователям приносить нам пользу.
Каждая платформа использует машинное обучение и искусственный интеллект и интегрируется с имеющимися в них данными, а также с данными, хранящимися на серверах и в онлайн-облачных пространствах.
Они используют ручные и непрограммируемые данные для анализа предметов, и это помогает машине автоматически программировать. Машинное обучение и искусственный интеллект в целом имеют несколько общих черт.
Они даже достигли такого уровня, что если заставить двух роботов с искусственным интеллектом сидеть лицом к лицу друг с другом в течение нескольких дней, они могут даже подняться, разработав совершенно новый язык. Машинное обучение может даже творить чудеса.
Основные различия между Интернетом вещей и машинным обучением
- Интернет вещей — это общий масштаб обучения и использования Интернета на устройствах, тогда как машинное обучение — это способ эффективного использования этих устройств для собственной выгоды.
- Интернет вещей основан на таких аспектах, как искусственный интеллект, машинное обучение, программирование и аппаратные устройства, тогда как машинное обучение основано на анализе и шаблонах использования данных.
- Интернет вещей — это очень обширная тема, которая дает широкие возможности для понимания систем, в то время как машинное обучение не обширно, но глубоко в логике и анализе.
- Интернет вещей использует ООП и языки программирования высокого уровня, тогда как машинное обучение использует сложные алгоритмы данных.
- Интернет вещей соединяет устройства, тогда как машинное обучение анализирует устройства.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/
Последнее обновление: 13 июля 2023 г.
Сандип Бхандари имеет степень бакалавра вычислительной техники Университета Тапар (2006 г.). Имеет 20-летний опыт работы в сфере технологий. Он проявляет большой интерес к различным техническим областям, включая системы баз данных, компьютерные сети и программирование. Подробнее о нем можно прочитать на его био страница.