مروری بر روش های یادگیری ماشین برای تجزیه و تحلیل داده های اینترنت اشیا

با بیشتر شدن تعداد دستگاه های فیزیکی، وسایل نقلیه و لوازم خانگی در سال های اخیر، کنترل و تنظیمات آن ها نیاز به هزینه و صرف انرژی زیادی دارد. این در صورتی است که بخش اعظمی از این تجهیزات را می توان با متصل کردن به شبکه های اینترنتی مدیریت کرد که اینترنت اشیا این مشکل را حل کرده است. اینترنت اشیا یک فناوری تحول آفرین است که دستگاه های مختلف را به هم متصل می کند و آن ها را قادر می سازد تا به صورت یکپارچه با یکدیگر ارتباط برقرار کرده و داده ها را به اشتراک بگذارند. این شبکه به هم پیوسته، حجم وسیعی از داده ها را ارائه می کند که می توانند برای کاربردهای مختلف تجزیه و تحلیل شوند. یادگیری ماشینی نقش مهمی در درک این داده ها ایفا می کند و امکان تشخیص ناهنجاری و موارد دیگر را فراهم می کند. تاکنون پژوهش هایی در رابطه با کاربرد روش های یادگیری ماشین در اینترنت اشیا انجام شده است. این مقاله، روش های مختلف یادگیری ماشینی اعمال شده برای تجزیه و تحلیل داده های اینترنت اشیا را، بررسی می کند و در مورد کاربردها، چالش ها و جهت گیری های آینده آنها بحث می کند.