مروری بر کاربردهای یادگیری عمیق در اینترنت اشیاء جهت مدیریت شهرهای هوشمند

یادگیری عمیق یک رویکرد جدید در یادگیری ماشین ه ای مدرن است که امروزه در تحقیقات آکادم یک و کاربردهای صنعتی مورد توجهقرار گرفته است. هدف از یادگیری عمیق طراحی سیست مهای کامپیوتری هوشمندی است که بتوانند مشابه انسان درباره موضوعی خاص،راه حل ارائه کنند و مفاهیم جدیدی را یاد بگیرند . الگوریتم های یادگیری عمیق با در اختیار داشتن ورودی های مختلفی از دنیای بیرونمانند تصاویر، صوت و متن، به دنبال پیدا کردن الگوهایی هستند که با استفاده از آنها بتوانند پی شبینی خاصی را پیرامون موضوع مطرحشده انجام دهند. این شبکه ها در تشخیص و تحلیل دادهها ، کنترل سیستم های خودکار، پیش بینی و بهینه سازی، امنیت و حفاظت وبهبود تجربه کاربری نقش موثری دارند. در این مطالعه، استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق در کاربردهای اینترنت اشیا ء که منجر بهبهبود عملکرد و کارایی این سیستم ها د ر مدیریت شهر های هوشمند شده است مورد بحث و بررسی قرار گرفته است. د ر این مقاله ابتداویژگی های یاد گیری عمیق در ا ینترنت اشیاء تشریح شده و در ادا مه عملکرد رو ش های پیشنها دی مورد بحث و بررسی قرار گرفته است.نتا یج در این مقاله نشان د اده ا ست که یاد گیری عمیق تو انسته در پیشبرد ا هدا ف اینترنت اشیا ء د ر شهر ها ی هوشمند نقش مهمی را ا یفاکند و در بسیاری از رویکردها در افزایش دقت و کاهش خطا نتایج چشمگیری را ارائه نماید.

کلیدواژه ها:

اینترنت اشیا ء ، یادگیری عمیق ، حمل و نقل هوشمند ، صنایع هوشمند ، مراقبتهای بهداشتی هوشمند