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IoTにおける機械学習の役割は何ですか?

IoTとは何ですか? そしてその未来

「モノのインターネット」– IoTは、センサーを備えた電子デバイスとして技術的に説明されており、インターネット接続のおかげでデータを送受信し、指示を受け取ります。 非技術的な用語で説明すると、世界中のインターネットに接続されている何十億もの物理デバイス(センサー付き)。 IoTは、この地球上の人間の生活に力を与え、豊かにするために、すべてのセクターで多様なアプリケーションを持っています。

たとえば、スマートフォンを例にとると、スマートフォンに接続されたイヤホンを使用して曲を聴きながら、他のこと(運転)で忙しいとき、(人工知能)AIを搭載したIoTが登場します。 心拍数データを取得し、AIの助けを借りて感情を予測できる、イヤホンのIoTセンサーを想像してみてください。 その感情に基づいて、スマートフォンは世界のどこかに保存されている最高の曲を選ぶことができます。 世界中に数百万の曲があり、スマートフォンには、すべての曲を保存するためのスーパーストレージや、感情感知に適用されるAIモデル用のスーパーコンピューティングパワーは必要ありません。 確認する必要があるのは、インターネットに接続されていることだけです。

Business Insiderによると、2027年までに410億を超えるIoTデバイスが存在し、2019年の約80億から増加します。 この調査は、世界中の経営幹部からの400件の回答によって作成されました。 これらの企業には、Alibaba、Alphabet、Amazon、Apple、VMWare、Verizonなどが含まれます。 さらに、2027年までに、背後に残っているすべてのデバイスがインターネットアクセスを取得できるようになり、IoT市場は年間2.4兆ドルを超えるまでに成長すると述べています。

IoTと人工知能(AI)の最も動的なテクノロジーを組み合わせると、IoTシステム自体がよりスマートになり、人間の活動を簡単に模倣できるようになる可能性があります。

IoTにおける人工知能の役割

「AI + IoT = AIoT」

AIは、人間の介入なしにタスクを実行するのに十分なインテリジェントなマシンを作成するプロセスとして定義されます。 すべてのIoTデバイスは一緒に巨大なデータを収集しますが、一方で、最先端のAIモデルを構築するには、巨大なデータが必要です。 したがって、これら2つの動的な手法を組み合わせることで、単調なIoTがインテリジェントなIoT(人間の介入なしのスマートタスク)になります。 IoTとAIの強力な組み合わせは、人間の生活に大きな進歩をもたらす可能性があります。

したがって、人工知能(AI)について話すとき、DLとMLはAIのサブセットであるため、機械学習(ML)とディープラーニング(DL)がより重要な役割を果たします。

機械学習(ML):機械学習には、コンピュータープログラムの形式で、データから洞察を繰り返し、それ自体で、または前述の一連のルールを使用して学習するMLアルゴリズムまたは手法があります。 機械学習アルゴリズムには、教師あり学習と教師なし学習の3つの主要なタイプがあります。 IoTで使用される機械学習アルゴリズムまたはモデルのいくつかを見てみましょう。

回帰:回帰は、機械学習の基本的な概念です。 これは、入力データ(独立した機能)と出力ラベル(依存した機能)を使用してモデルがトレーニングされる教師あり学習のカテゴリに分類されます。 回帰は、データの連続性に適用されます。 回帰には、線形回帰と非線形回帰の2種類があります。

線形回帰は、入力データに線形性がある場合に適用されます。 たとえば、入力xが変更されると、出力yも変更される可能性があります。 線形回帰モデルがトレーニングに使用する方程式は、Y = θ1 +θ2X1で与えられます。 たとえば、エンジンのサイズとシリンダー数に基づいて、車両のCO2排出量を計算します。 排出量は、エンジンのサイズとシリンダー数と直線的な関係があります。

回帰問題(住宅価格)のための低レベルのTensorFlow。
線形登録

非線形回帰は、たとえば、年間の中国の国内総生産(GDI)のデータを考えます。 ここで、データの独立した特徴は年であり、従属する特徴または予測変数はGDIです。 このデータから、変数間の非線形関係を確認できました。 非線形回帰の方程式は、Y = θ1 +θ2(X 12で与えられます。

Rでの非線形回帰の最初のステップ| Rブロガー
非線形回帰

分類:分類は教師あり学習手法です。 これは、未知のアイテムのセットを分類してクラスのセットを破棄する際に使用されます。 分類アルゴリズムは、対象の入力特徴変数とターゲット変数の間の関係を学習します。 ターゲット変数は、discreate値を持つカテゴリです。 広く使用されている有名な分類アルゴリズムは、 K最近傍法、決定木、ロジスティック回帰、サポートベクターマシンです。

クラスタリング:クラスタリングとは、教師なし手法でデータセット内のクラスターを見つけることを意味します。 クラスターは、グループ内の他のオブジェクトに類似し、別のクラスター内のデータポイントとは異なるデータセット内のデータポイントまたはオブジェクトのグループとして定義されます。 広く使用されているクラスタリングアルゴリズムは、 K-meansクラスタリング、階層的クラスタリング、および密度ベースのクラスタリングです。

ディープラーニング(DL):ディープラーニングは機械学習のサブフィールドであり、人間の脳からインスピレーションを得て設計され、人工ニューラルネットワーク(ANN)と呼ばれています。 したがって、ディープニューラルネットワークの進歩により、実際の複雑な環境で人間よりも速く反応することがより洗練されたものになります。

パーセプトロン-ニューラルネットワークの最も基本的な形式・Applied Go
パーセプトロン

人工ニューラルネットワーク:人工ニューラルネットワークは、主に入力層、隠れ層、出力層の3つの層で構成されています。最初の層(入力層)からの入力は、重みと追加されたバイアスで乗算されます。 バイアスと重みは最初はランダムです。 次に、これらの値はいくつかの活性化関数(ReLU、Sigmoid、Tanhなど)を通過し、出力レイヤーまで次のレイヤーに渡されます。 このプロセスの反復は、最適なパフォーマンス/精度が得られるまで繰り返すことができます。

応用ディープラーニング-パート1:人工ニューラルネットワーク
人工ニューラルネットワーク

機械学習のIoTへの応用

今日、IoTにはいくつかのMLアルゴリズムが適用されています。 これらのMLアプリケーションは、適用される分野に大きく依存します。 機械学習がIoTに影響を与える理由はいくつかあります。 しかし、最初にIoTがMLなしで実装された場合はどうなりますか? IoTは、MLなしで単独で実装された場合、次の結果に直面する必要があります。 これには、複数のソースからのデータの統合、デバイス管理、大量のデータの処理、およびアプリケーションのバージョン管理が含まれます。

IoTは、情報(データ)を共有することを主な目的として、デバイスの相互接続を扱います。 これらのデータは、MLをより強力にし、IoTの効率を高める標準的な理由でした。 MLがIoTに貢献する主な要因は、データの分析と将来のイベントの予測、生データの人間が理解できる形式への変換、リアルタイムのレコメンデーションシステム、デバイスのメンテナンス(IoT)などです。

IoTをインテリジェントにし、そのようなデバイスの数十億によって生成されるビッグデータを分析するプロセスは、いくつかの分野でアプリケーションを見つけます。 そのような分野は、自動運転車、ウェアラブル、産業自動化、農業、ヘルスケア、小売店です。

産業用自動化:産業の生産ラインに関しては、自動化されたロボットの助けが必要です。 協働ロボットまたはコボットと呼ばれる、人間と一緒に動作するロボット。 それらの主な欠点は、環境に存在する障害物(人間)を知らなくても機能することです。 この状況は、場合によっては致命的な傷害または死亡を引き起こす可能性があります。 人間への物理的損傷を軽減するため、またはロボットを十分にインテリジェントにして作業環境を認識できるようにするために、特定の安全システムが必要です。 協働ロボット用のコンピュータビジョンベースのインテリジェント安全システムの開発において、IoTを使用したML / DLアルゴリズムのアプリケーションが登場します。

農業:世界の人口は増え続けています。今後80年間で、現在の人口に36億人が追加されるため、食料の需要が増加します。 このように、IoTとAIは一緒になって、次の技術で農業生産を改善します。

  • 衛星データを使用した精密農業ツール。 この技術は、窒素を含む肥料の使用を減らし、作物の収穫量を増やすために使用されました。
  • カメラとセンサーからのデータを使用した作物の監視により、作物の状態を監視および分析できます。 これらのデータを使用した機械学習アルゴリズムにより、農民は作物の状態についてタイムリーに更新されます。
  • AIを活用した害虫駆除、IoTマイクロセンサーとAI制御ソリューションにより、農家は植物を個別に処理し、潜在的な病気や害虫から植物を保護することができます。

自動運転車:自動運転車は、自動車の未来です。 IoT(センサー、カメラ、LiDAR、RADAR)とディープニューラルネットワークの組み合わせにより、車を単独で運転させることができます。 テスラ、グーグル、ユーバー、ボルボなどの企業によって行われているこの分野で活発な研究開発が行われています。

ウェアラブルとヘルスケア:ウェアラブルは、埋め込まれたIoTセンサーの助けを借りて、生の心拍数、EEG、および人体の動きのデータを収集できます。 これらの指標の取得は、人工知能の実装を通じて、より正確で調整された情報に変換でき、健康とフィットネスの状態の認識を高め、病気の早期発見と心臓血管系の潜在的なリスクの回避を実現します。

スマート小売:ショッピングをよりスマートに! IoTとAIの組み合わせにより、消費者はオンラインとオフラインのショッピングでよりスマートな体験を得ることができます。 AIの助けを借りて、小売業者が消費者の購買パターンを理解するのにも役立つ可能性があります。 多国籍の衣料品小売企業であるH&Mは、スマートミラーのコンセプトで新しいショッピング体験を顧客に提供しました。

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