机器学习对物联网意味着什么企业应用机器学习时常犯哪些错误

一、机器学习对物联网来说意味着什么　　1.使数据有用　　如今的机器学习算法通过梳理数据集这种方式，而人类没办法做到这一点据估计，物联网的持续增长，到了2021年，它可能达到价值1.6亿美元的高点，这就意味着会需要更多的算法来跟上相应的数据上涨。

　　正如ABI研究所指出的，机器学习的最新进展使其能够进行预测分析，这意味着采用这些算法的企业可以更好地预测未来的市场趋势，并更成功地瞄准未来的客户　　2.使物联网更安全　　机器学习不仅仅是由企业或创新者所使用，它也用于安全目的，目前已有机器学习算法正在应对网络威胁。

　　像数据分析一样，使用机器学习算法可以极大地帮助网络安全分析无论是帮助解决行业中的劳动力问题，努力吸引满足富裕客户需求的一流人力资本，还是寻找和关闭物联网漏洞，机器学习对安全行业来说都是一个巨大的福音。

　　这些算法可以处理的操作范围也是值得一提的机器学习可用于更有效地监控数据交换，例如比特币挖掘，此外，也可以分析历史数据，甚至在事件发生之前就预测威胁和犯罪行为　　二、企业应用机器学习过程中常犯的错误　　1：过于复杂的机器学习功能　　为了训练基本的非结构化内容用例，组织有可能使用需要大量数据的机器学习工具。

使用经过验证的机器学习工具，这些工具包含高级算法，可以使用小数据集进行训练，并且可以在几个小时内完全投入生产，而不需要在一个样本集中使用数十万个文档来启动项目，这可能需要数周甚至数月的时间　　2：过于依赖机器人流程自动化(RPA)　　机器人流程自动化(RPA)通过连接到原有系统和外部数据源来提高效率而备受赞誉。

它可以快速部署，其数字工作者易于配置，一旦就位，他们就可以像人类一样执行工作机器人流程自动化(RPA)和机器学习技术之间的最大区别是机器人流程自动化(RPA)专注于重复的结构化工作，而机器学习旨在理解结构化和非结构化内容。

机器人流程自动化(RPA)需要机器学习技术来为其数字工作者提供智能内容，从而为他们提供认知技能，以提取有用的信息并获得智能，从各种形式的内容中学习，获取文档的含义和意图以及增加决策能力　　3：假设他们知道将机器学习技术应用于何处　　企业启动自动化项目时，并不总是选择要启动的正确流程。

这是因为许多公司在组织过程知识上被分隔开来此外，高层管理人员不参与日常工作流程，也缺乏流程文档，因此越来越难以真正发现哪些流程已准备好进行自动化在项目开始之前，将流程智能结合起来，将使企业全面了解在何处应用机器人流程自动化(RPA)和机器学习解决方案，以及它们对组织的预期价值和节省——所有这些都基于数据，而不是基于意见或偏见。

　　4：错过高价值的业务案例　　通常，企业将依靠常规知识并选择常发生的任务，因为它看起来可以带来很好的效果但是，这种临时的流程选择方法可能会忽略其他带来更好投资回报机会的商业机会虽然从对组织的干扰或与终用户的交互影响小的区域开始是完全可以接受的，但是应该记住如何在整个组织内快速轻松地“登陆并扩展” 机器学习。

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