Машинне навчання для Інтернету речей

Штучний інтелект, машинне навчання, великі дані та Інтернет речей є надзвичайно важливими технологіями, які обіцяють кардинально змінити наше життя та світ навколо нас. Машинне навчання та Інтернет речей, зокрема, мають широке та різноманітне застосування. Вони добре працюють при спільному використанні. Але що це таке, і що треба знати, щоб це знання приносило користь? Давайте дізнаємось.

Що таке машинне навчання?

Машинне навчання (Machine Learning, ML) — це підмножина штучного інтелекту, в якій ми навчаємо комп’ютери «навчатися» подібно до людського мозку. Давайте візьмемо наприклад програмне забезпечення, яке обробляє зображення тварин і намагається класифікувати їх за категоріями на основі фото кота чи собаки. Традиційно ми вирішуємо цю проблему, визначаючи вручну набір правил, які пояснюють, як виглядає кіт і як собака. Натомість за допомогою машинного навчання ми надаємо алгоритм із набором зображень, позначених як «кіт» або «собака». Потім ми залишаємо алгоритм і дозволяємо йому робити власні висновки про те, що робить кішку котом, а собаку собакою. Машинне навчання використовується в різних галузях, від охорони здоров’я до міського планування. Наприклад, Netflix використовує його для підрахунку цифр і надання рекомендацій на основі того, що сподобалося іншим, подібним до вас, користувачам. Навпаки, Tesla використовує його для живлення своїх безпілотних автомобілів.

Що таке Інтернет речей?

Інтернет речей (Internet of Things, IoT) — це, по суті, прихований Інтернет, який складається з підключених до мережі пристроїв, починаючи від смартфонів і телевізорів і закінчуючи холодильниками. По суті, будь-який підключений до Інтернету пристрій, який не є традиційним настільним або портативним комп’ютером, є частиною Інтернету речей. У міру розвитку нашого суспільства все більше і більше пристроїв додається до Інтернету речей, від світлофорів до посудомийних машин, фітнес-трекерів до розумних колонок тощо. Машинне навчання використовуватиметься для багатьох із цих пристроїв, і ми докладніше розглянемо це протягом решти цієї статті.

Як машинне навчання використовується для Інтернету речей

Інтернет речей отримує величезну кількість даних із різних пристроїв, і машинне навчання є життєво важливим, щоб допомогти йому зрозуміти це все. Воно бере дані та обробляє їх, вивчаючи закономірності, а потім створює прикладну модель на основі того, що станеться в майбутньому. Поєднання Інтернету речей і машинного навчання дозволяє нам знаходити корисну інформацію у великих обсягах даних і використовувати її. Цей процес починається з глибокого аналізу необроблених даних з IoT, відсортованих у певному порядку. Наступним кроком є аналіз даних і виявлення прихованих шаблонів у поведінці користувачів. Машина, що навчається, потім може розробити модель схильності, яка може робити прогнози. Наприклад, це може виявити продукти, які втрачають попит, або допомогти створити більш точне обличчя покупця.

Основні типи алгоритмів машинного навчання для Інтернету речей

Що стосується Інтернету речей, для обробки даних можна використовувати кілька різних алгоритмів машинного навчання, які можна розділити на три основні категорії. Давайте розглянемо найпоширеніші.

Алгоритми контрольованого навчання для IoT

Алгоритми навчання під наглядом – це тип алгоритму, який працює за допомогою людського нагляду, щоб досягти бажаних результатів. Це забезпечує вищий рівень контролю та може працювати добре, якщо ви точно знаєте, куди хочете потрапити, але не знаєте кроків, які вам потрібно зробити, щоб туди дістатись.

Регресія

Алгоритми на основі регресії припускають різні типи зв’язків між різними типами даних. І їх можна розбити на лінійну або нелінійну регресію залежно від міцності зв’язків. Регресію часто використовують, коли дані потрібно підігнати до певного значення.

Лінійна регресія

Лінійна регресія використовується, коли існує лінійний зв’язок між результатами та предикторами. Прикладом такого зв’язку є лінійна регресія, яка використовується в галузі охорони здоров’я для прогнозування ймовірності розвитку раку легенів на основі факторів способу життя, наприклад того, чи палять люди.

Нелінійна регресія

Нелінійні регресійні моделі використовуються, коли існує нелінійний зв’язок між результатами та предикторами. Вони часто використовуються, коли потрібно передбачити темпи зростання протягом тривалого періоду. Зазвичай вони складніші, ніж моделі лінійної регресії.

Класифікація

Класифікація — це мистецтво класифікації різних типів даних залежно від того, що вони зображують. Наприклад, Netflix може мати такі класифікації, як «дані перегляду», «дані рейтингу» та «дані для входу». Подібна класифікація типів даних полегшить алгоритму задачу зрозуміти, з чим він має справу.

Алгоритми неконтрольованого навчання для Інтернету речей

Алгоритми неконтрольованого навчання часто називають алгоритмами чорної скриньки, оскільки ми не маємо уявлення про те, як вони працюють. Ми надаємо їм позначені дані, подаємо вхідні дані в модель і отримуємо вихідні дані. Оскільки вони не контролюються, на цьому шляху немає жодного впливу з боку людини, і машині залишається самостійно керувати своїм розвитком.

Кластеризація

Кластеризація базується на групуванні даних у групи, які мають подібні характеристики. Повертаючись до попереднього прикладу, це може означати зробити купу фотографій котів і собак і згрупувати їх у дві групи. Потім їх можна надати алгоритму, щоб він почав самостійно навчатися.

Асоціація

Асоціація полягає в вимірюванні асоціацій між двома різними точками даних. Наприклад, той, хто дивиться «Гру престолів», швидше за все, також перегляне «Відьмака», або хтось, хто купує чорнило для принтера, також може зацікавитися папером.

Алгоритми посиленого навчання для IoT

Навчання з підкріпленням подібне до того, як ми навчаємо дітей. Іншими словами, він покладається на «винагороду» алгоритму, коли він робить все правильно. Це свого роду алгоритмічний підхід батога й пряника, за якого правильні передбачення та інтерпретації винагороджуються, щоб алгоритм навчився робити те саме в майбутньому.

Переваги машинного навчання Інтернету речей для бізнесу

Переваги поєднання машинного навчання та Інтернету речей численні. Велика перевага машинного навчання загалом полягає в тому, що воно дозволяє вам обробляти величезні обсяги даних і розуміти їх, навіть якщо ви не знаєте, які тенденції шукати. Інтернет речей генерує величезну кількість даних, тому, якщо ми сподіваємося, що зможемо все це зрозуміти, нам потрібне машинне навчання, щоб допомогти нам. По суті, це обов’язковий інструмент, який нам потрібен, щоб зрозуміти, з чим ми маємо справу. Алгоритми машинного навчання зазвичай використовують одну або кілька бібліотек даних для прискорення процесу розробки. Деякі з найпопулярніших включають:

TensorFlow (TF)

Цей фреймворк надійшов до нас через Google і був створений для забезпечення наскрізного фреймворку, який дозволяє розробникам виконувати низку різних завдань. TensorFlow також регулярно оновлюється, останні оновлення підвищують його ефективність і дозволяють виконувати більше з меншою обчислювальною потужністю.

Keras

Keras використовує TensorFlow, але спирається на нього, створюючи готову оболонку, яка підходить для різноманітних випадків використання. Його прихильники пишаються ним, оскільки він використовує блочну модульність і написаний на Python, що полегшує розробникам зрозуміти, як він працює, і вирішувати будь-які проблеми, що виникають.

PyTorch

Розроблений Facebook, це те, що робить TensorFlow якомога ближче до прямого конкурента. Він використовується скрізь і особливо часто в академічних дослідженнях. Крім того, перевага PyTorch полягає в тому, що його надзвичайно легко налаштувати.

Scikit-Learn

Він трохи менше, ніж деякі з інших фреймворків, про які ми говорили, але його варто згадати лише тому, що це надзвичайно зручно для користувача, а ще тому що це один з найпростіших варіантів для початку. Він особливо добре підходить для пропозиції готових інструментів класифікації, регресії та кластеризації.

Найкращі випадки використання ML в IoT

Тепер, коли ви знаєте трохи більше про машинне навчання і про Інтернет речей, давайте розглянемо кілька випадків їхньго використання. Ми наводимо їх як найкращі, але майте на увазі, що насправді їх так багато, що остаточний список майже неможливо скласти. Також важливо мати на увазі, що технології постійно змінюються, буквально в реальному часі.

Розумні міста

Розумні міста – це міста, які використовують Інтернет речей і машинне навчання для живлення інфраструктури, щоб зробити її безпечнішою та ефективнішою. Наприклад, підключені до Інтернету світлофори можна підключити до алгоритму машинного навчання та використовувати для модуляції трафіку. Вони можуть підкреслювати альтернативні маршрути, коли місто найбільше завантажене, і навіть допомагають зменшити кількість аварій.

Медичні прилади

Носимі пристрої, підключені до Інтернету, можуть з часом врятувати тисячі чи навіть мільйони життів, і вони покладаються на роботу Інтернету речей і машинного навчання. Існують більш базові пристрої, такі як фітнес-трекери, а також розробляються більш просунуті, наприклад інструменти, які допомагають людям із діабетом контролювати рівень інсуліну в режимі реального часу.

Безпілотні автомобілі

Безпілотні автомобілі є символом машинного навчання та Інтернету речей, оскільки вони беруть традиційні транспортні засоби й підключають їх до Інтернету та передових алгоритмів, щоб керувати самостійно. Прихильники безпілотних автомобілів стверджують, що з часом вони стануть настільки безпечними, що людям стане заборонено сідати за кермо.

Побутова техніка

Побутова техніка є ще одним, широко рекламованим, символом Інтернету речей. Ми говоримо про розумні холодильники, які можуть автоматично оновлювати ваш продуктовий список, коли у вас закінчуються продукти, або системи опалення та освітлення, які автоматично вмикаються, коли ви повертаєтесь додому з роботи, або супроводжують вас вдома з кімнати в кімнату.

Музичні інструменти

Це більш нішевий варіант використання машинного навчання та Інтернету речей, але ми вважаємо його одним із найцікавіших. Тут ми говоримо про такі пристрої, як гітари та клавішні, розроблені, щоб допомогти вам навчитися грати на них, підсвічуючи, де треба бути уважним або які клавіші натискати під час прослуховування музики. Вони також можуть відстежувати, як ви покращили свої навички з часом.

Підведемо підсумки

Тепер, коли ви знаєте кілька важливих моментів про машинне навчання та Інтернет речей, а також те, як вони працюють разом, ви можете поділитися цією статтею зі своїми друзями або своїми думаками з нами. Команда ZFORT Group спеціалізується на рішеннях машинного навчання, іншими словами, ми можемо допомогти вам оновити ваш бізнес, запровадити в нього рішення з використанням штучного інтелекту або машинного навчання. А ще - підвищити вашу власну експертизу, якщо ви готові приєднатись до нашої команди розробників. Вакансії ви завжди зможете знайти на сторінці www.zfort.com.ua Приєднуйтесь, ми будемо раді співпраці!