Tất cả các thiết bị và hệ thống mà chúng ta sử dụng internet đều được kết nối với nhau với nhà cung cấp mạng cũng như với nhau một cách trực tiếp hoặc gián tiếp theo một cách nào đó.
Họ trao đổi thông tin, các tệp hữu ích và sử dụng Trí tuệ nhân tạo AI dưới dạng học máy hoặc Internet vạn vật.
Chìa khóa chính
- IoT kết nối nhiều thiết bị và cảm biến khác nhau, cho phép chúng trao đổi dữ liệu, trong khi máy học phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định.
- IoT tập trung vào khả năng kết nối và giao tiếp giữa các thiết bị, trong khi học máy nhấn mạnh vào việc phát triển các thuật toán để phân tích dữ liệu.
- Các ứng dụng IoT tập trung vào phần cứng nhiều hơn, trong khi các ứng dụng máy học dựa trên phần mềm nhiều hơn và dựa trên xử lý dữ liệu.
Internet vạn vật so với học máy
Internet of Things (IoT) là mạng các thiết bị có thể giao tiếp với nhau thông qua internet. học máy là một trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán để học hỏi từ dữ liệu. IoT tập trung vào việc kết nối các thiết bị, trong khi học máy được tập trung vào phân tích dữ liệu và dự đoán.
Internet of Things là một mạng khổng lồ là một phần của internet và kết nối một số thiết bị cũng như hệ thống được liên kết với nhau và với các nhà cung cấp mạng của chúng. Điều này giúp trao đổi các tệp và phương tiện hữu ích từ hệ thống này sang hệ thống khác.
Nó được viết tắt là IoT. Học máy là một lĩnh vực nghiên cứu rất rộng liên quan đến việc thực hiện hành vi của con người trong máy móc để Trí tuệ nhân tạo có thể được tăng cường trong máy móc và nó yêu cầu Internet vạn vật hoạt động.
Machine Learning cung cấp cho máy tính khả năng học suy nghĩ của người dùng.
Bảng so sánh
| Các thông số so sánh | Internet of Things | Machine Learning |
|---|---|---|
| Ý nghĩa | Internet of Things là cách liên kết các thiết bị với nhau và với internet. | Machine Learning là cách làm cho hệ thống hiểu được phần cứng, tâm lý người dùng thông qua AI. |
| Phần | Internet of Things dựa trên cả mô hình phần mềm và phần cứng. | Machine Learning hoàn toàn là một phần mềm và bao gồm các thuật toán. |
| Sử dụng | Internet of Things truy cập và tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ được lưu trữ trong máy chủ hoặc đám mây của công ty. | Machine Learning quản lý và sử dụng dữ liệu để nâng cao trải nghiệm người dùng thông qua Trí tuệ nhân tạo. |
| Thiên nhiên | Internet of Things có một phạm vi có thể dự đoán được và đáng tin cậy. | Machine Learning là một quy trình dựa trên phần mềm và tạo ra những hậu quả khó lường. |
| Phạm vi | Internet of Things là một chủ đề khác bao gồm sự hỗ trợ của Machine Learning và AI. | Machine Learning là một cách để tăng sức mạnh của Internet of Things và mở rộng việc sử dụng nó. |
Internet of Things là gì?
Internet of Things được viết tắt là IoT và nó là nghiên cứu về các hệ thống phức tạp và các thiết bị khác bao gồm các thuộc tính phần mềm và các thiết bị được liên kết với nhau để kết nối với internet và truy cập web.
Các thiết bị này cũng chia sẻ thông tin và tệp để tăng cường liên lạc và xây dựng một mạng lưới mạnh mẽ với nhau.
Internet of Things xử lý cả tính năng phần mềm và phần cứng của thiết bị và giao tiếp với các thiết bị khác để tăng cường liên kết với nhau.
Nó có một số ứng dụng như điện toán đám mây, học máy, phát triển phần mềm, phần cứng được sử dụng trong máy tính, nghiên cứu mạng không dây và các thuộc tính liên kết của chúng, và quan trọng nhất là Trí tuệ nhân tạo.
Chúng tôi cũng sử dụng Internet vạn vật trong cuộc sống hàng ngày. Nó bao gồm tất cả các thiết bị chia sẻ dữ liệu và sao chép dữ liệu để các tổ chức và công ty sở hữu những dữ liệu người dùng này được hưởng lợi từ nó.
Nó có một phạm vi rộng và tính chất. Chẳng hạn, Internet of Things sử dụng các cảm biến để phát hiện liên kết dữ liệu và giao tiếp với các hệ thống khác để chia sẻ hoặc nhận dữ liệu theo nhu cầu.
Nói cách khác, nó giúp giảm bớt công việc cho con người nhưng đồng thời cũng có thể nguy hiểm vì nó sử dụng AI.
Học máy là gì?
Học máy là một chủ đề rất rộng và sâu có các khía cạnh của nó trong Internet of Things, các tính năng được lập trình mà chúng tôi sử dụng trong các hệ thống máy tính và trên web.
Học máy thực sự quan trọng vì nó sử dụng Trí tuệ nhân tạo và các công cụ phần mềm khác để bắt chước hành vi của con người và nâng cao trải nghiệm người dùng bằng cách cho họ thấy những gì họ thích và giảm bớt khó khăn cho người dùng.
Machine Learning là một khái niệm khác nhau và không bao gồm lập trình trực tiếp. Nó cho phép máy hoặc chương trình phần mềm tự hoạt động và hỗ trợ người dùng mang lại lợi ích cho chúng tôi.
Mọi nền tảng đều sử dụng Máy học và Trí tuệ nhân tạo, đồng thời được tích hợp với dữ liệu có trong đó cũng như dữ liệu được lưu trữ trong máy chủ và không gian đám mây trực tuyến.
Họ sử dụng dữ liệu thủ công và không lập trình được để phân tích đối tượng và nó giúp máy lập trình tự động. Học máy và Trí tuệ nhân tạo nói chung có một số điểm chung.
Chúng thậm chí đã đạt đến mức nếu hai robot mạnh về AI được tạo ra để ngồi đối mặt với nhau trong vài ngày, chúng thậm chí có thể nghĩ ra bằng cách phát triển một ngôn ngữ hoàn toàn mới. Machine Learning thậm chí có thể làm nên điều kỳ diệu.
Sự khác biệt chính giữa Internet vạn vật và Học máy
- Internet of Things là quy mô tổng thể của việc học và sử dụng internet trên các thiết bị trong khi Machine Learning là cách sử dụng các thiết bị này một cách hiệu quả vì lợi ích của chính mình.
- Internet of Things dựa trên các khía cạnh như Trí tuệ nhân tạo, Học máy, Lập trình và thiết bị phần cứng trong khi Học máy dựa trên phân tích và mô hình sử dụng dữ liệu.
- Internet of Things là một chủ đề rất lớn và có phạm vi rộng lớn trong việc nắm bắt kiến thức về các hệ thống trong khi Machine Learning không rộng lớn nhưng sâu sắc về logic và phân tích.
- Internet of Things sử dụng OOP và ngôn ngữ lập trình cấp cao trong khi Machine Learning sử dụng các thuật toán dữ liệu phức tạp.
- Internet of Things kết nối các thiết bị trong khi Machine Learning phân tích các thiết bị.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7964681/
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/8424629/
Cập nhật lần cuối: ngày 13 tháng 2023 năm XNUMX
Tôi đã nỗ lực rất nhiều để viết bài đăng trên blog này nhằm cung cấp giá trị cho bạn. Nó sẽ rất hữu ích cho tôi, nếu bạn cân nhắc chia sẻ nó trên mạng xã hội hoặc với bạn bè/gia đình của bạn. CHIA SẺ LÀ ♥️
Sandeep Bhandari có bằng Cử nhân Kỹ thuật Máy tính của Đại học Thapar (2006). Ông có 20 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ. Anh rất quan tâm đến các lĩnh vực kỹ thuật khác nhau, bao gồm hệ thống cơ sở dữ liệu, mạng máy tính và lập trình. Bạn có thể đọc thêm về anh ấy trên trang sinh học.
