如何利用好机器学习机器学习可拓展物联网范畴

一、机器学习可拓展物联网范畴　　已经有很多例子来展示机器学习如何与特定的小物件相关联，这些小工具引起了对物联网的最大注意，不仅移动设备，而且自动驾驶汽车和智能城市、工厂也可以从机器学习中受益由于物联网的产品和服务通过采用机器学习策略使其生产成本更低，易于上市和消费，更多的消费者将涌入其中，并在全球范围内进一步扩大覆盖范围。

　　人工智能的时代有争议，但并没有达到像好莱坞的末日预测那样的境况，它也确确实实地改变了这个世界在未来的一二十年内，随着数十亿台设备的普及，这些算法和给企业和消费者带来的成本削减的进步将使机器学习变得更加不可或缺。

随着越来越多的人在社交媒体平台上注册、登录，购买智能设备并使用自动驾驶汽车通勤，物联网对社会的影响甚至控制将会在机器学习的奇妙世界中变得更强大　　二、如何利用好机器学习　　通常我身边的工程师在进行相关设计的时候有一个惯性的思维，先采集一大堆的数据然后用工具分析特征和生成模型，之后通过大量的数据采集来实现模型的修正和完善，这种方式应该也是很多设计人员通常的思路，而且一般的情况下要求硬件采集设备尽可能的提供多种参数，这样可以丰富算法模型的输入参数，理论上可以更好地接近实际的结果，在纯技术的角度上这个是可行的，而且随着样本量的增加，采用机器学习的思路，最终的模型和算法会越来越精确。

　　这样的设计方法对于已有理想样本或是可以很容易获取样本数据的前提下是非常高效的，但是如果已有样本不是很理想，存在大量干扰成分，样本数据受人为因素或者必须由人工采集获取数据时，传统的方法就没有太大优势了。

这个时候需要对数据进行预处理和必要的分析，需要确定几个问题：　　1、预先确定几个需要研究的参数，选择参数时需要有一定的依据和相关性，拿红外信号输出信号分析举例，可以从公开的资料中知道红外传感器会受到温度和光谱范围的影响导致输出曲线的变化，那么温度和光谱范围就是需要研究的参数。

　　2、确定了参数之后，先不要对所有参数进行样本数据采样，而是针对单一参数进行数据采样，彻底明确单一参数对于最终结果的影响程度，也就是权重，用函数关系表示即：Y = F(X), Y为结果，X为样本数据参数，数据处理过程包括平滑、筛选、剔除、插入等基本操作，也就是预处理过程，之后可以生成基本的函数关系或对照表，为后续的大模型的建立提供数据支持。

　　3、将每种数据参数的影响程度量化之后，我们就获取了所有的参数对照表和函数对应关系，利用这些已有的结果建立整个算法模型和框架结构，在模型中将每种数据的权重设计好，最终形成一个初步的机器学习模式　　4、在实现了以上三步之后，我们最终可以通过大数据样本的采集来实现整个机器学习模型的完善，最终实现之前制定的目标。

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