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

  1. Անվտանգության բարելավում
  2. Տեղեկությունների ուսումնասիրություն և մաքրում
  3. 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.

  1. Stacking կազմակերպման նվազում
  2. Բացի տվյալների պլանավորման արագությունից
  3. CPU-ի օգտագործման նվազում
  4. Իմպերատիվության օգտագործման նվազում
  5. Տվյալների հետևյալ ծավալը կարգավորելու ունակություն.

Նշում. Նշված ռեսուրսները առկա են հղումների հղումներում:

Հղում

https://www.amazon.in/Machine-Learning-Approach-Cloud-Analytics-ebook/dp/B099M97QK9/ref=sr_1_1?crid=26QM1316V50TZ&keywords=Machine+Learning+Approach+Data+Cloud+ +IoT&qid=1647968952&sprefix=մեքենայական+ուսուցման+մոտեցում+ամպի+տվյալների+վերլուծության+iot%2Caps%2C240&sr=8-1