Սերիա: 1
Հիմնական ակնարկ. https://medium.com/@neel4r/machine-learning-data-analysis-94da3af0b3a6
Մեքենայական ուսուցում IoT-ի համար՝ օգտագործելով տվյալների վերլուծություն
IoT սարքերի աճով, որոնք տանում են հսկայական տվյալներ, որոնք հավաքագրվում են որպես Տվյալների ձեռքբերման մաս:
Քանի որ IoT-ը կլինի նոր տվյալների ամենահզոր աղբյուրներից մեկը, գնահատումների վերլուծությունը հսկայական պատասխանատվություն կկրի IoT հավելվածները լրացուցիչ խորաթափանց դարձնելու համար: Տվյալների վերլուծությունը բացառիկ համահունչ դաշտերի խառնուրդ է, որն օգտագործում է գրառումների արդյունահանում, համակարգչի ուսուցում և տարբեր տեխնիկա՝ տվյալների կառուցվածքներից և տեղեկատվության նոր կտորներ գտնելու համար: Այս տեխնիկան միավորում է պատկերավորման նշանակալի հատուկ գոտիների լայն շրջանակ: Տարածաշրջաններում իրական գործոնների հետազոտման տեխնիկայի կիրառման մեթոդաբանությունը միանում է տեղեկատվության տեսակների նկարագրությանը, օրինակ, ծավալին, դասավորվածությանը և արագությանը. տեղեկատվական մոդելներ, օրինակ՝ նեյրոնային շրջանակներ, հարցումների և կլաստերավորման մեթոդոլոգիաներ, ինչպես նաև կիրառելի հաշվարկներ, որոնք ամուր են իրական գործոնի բնութագրերին: Ելնելով ակնարկներից՝ նախ, քանի որ գրառումները ստեղծվում են ակնհայտ աղբյուրներից՝ գիտելիքի տեսակների ոչ սովորական բիթերով, հիմնական է փորձել կամ բարձրացնել այն թվերը, որոնք կարող են կառավարել իրական գործոնների բնութագրերը: Երկրորդ, աղբյուրների աղմկահարույց հավաքածուն, որը համառորեն տեղեկատվություն է արտադրում, այլևս զերծ չէ մասշտաբի և արագության խնդիրներից:
Եվ տեղեկատվությանը համապատասխանող ակնառու տվյալների մոդել գտնելը հիմնարար խնդիր է թեստային մտքի և IoT տվյալների ավելի բարձր գնահատման համար:
IoT Computing Architecture
IoT-ի հրամայական մասը տեղեկատվության մշակման հաշվողական համակարգն է, որից ամենահայտնին մառախուղն ու ամպը հաշվարկներն են: IoT հավելվածներն օգտագործում են երկու համակարգերը՝ կախված հավելվածի և կարգավորիչի տարածքից:
Fog Computing-ը կառուցված է շրջանակային սերվերների հիման վրա: Մառախուղային հաշվարկը տալիս է սահմանափակ հաշվարկներ, կարողություններ և կազմակերպում վարչակազմեր, ավելին տալիս է համահունչ պատկերացումներ և տեղեկատվության մաղում տեղեկատվական կենտրոնների համար:
Edge Computingաշխատում է կենտրոնից առանձին, դեպի ասոցիացիայի եզրագիծը: Այս տեսակի պատրաստումը հնարավորություն է տալիս տեղեկատվությունը սկզբում օգտագործել ծայրամասային գաջեթներում:
Եվ առաջարկեք որոշ առավելություններ
- Անվտանգության բարելավում
- Տեղեկությունների ուսումնասիրություն և մաքրում
- Տարածաշրջանի օգտագործման համար մոտակա տեղեկատվության հեռացում
Cloud Computing-ըունի բարձր անգործություն և բարձր կույտի ճշգրտում, ինչը ցույց է տալիս, որ այս դիզայնը համարժեք չէ IoT տեղեկատվությունը մշակելու համար, քանի որ նախապատրաստման մեծ մասը պետք է աշխատի բարձր արագությամբ: Այս տեղեկատվության ծավալը մեծ է, և տեղեկատվության հսկայական մշակումը կավելացնի CPU-ի օգտագործումը ամպային սերվերների համար:
Բաշխված հաշվարկըպատրաստ է տվյալների մեծ ծավալներ պլանավորելու համար: IoT հավելվածներում, քանի որ սենսորները վատ են արտադրում տվյալներ, տվյալների ահռելի դժվարություններ են առաջանում: Այս հրաշքը տապալելու համար ցրված պատկերացումը նախատեսված է տվյալների փաթեթների մեջ առանձնացնելու և խմբերին տրամադրելու տարբեր ԱՀ-ների հետ աշխատելու համար: Այս ցրված մշակումն ունի Hadoop-ի նման տարբեր շրջանակներ:
Ամպից մառախուղ տեղափոխելիս և գրանցվելիս անցնելիս տեղի է ունենում հրաշքների հետևում.
- Stacking կազմակերպման նվազում
- Բացի տվյալների պլանավորման արագությունից
- CPU-ի օգտագործման նվազում
- Իմպերատիվության օգտագործման նվազում
- Տվյալների հետևյալ ծավալը կարգավորելու ունակություն.
Նշում. Նշված ռեսուրսները առկա են հղումների հղումներում:
Հղում