机器学习技术使物联网设备更加强大云端运算

机器学习技术使物联装备更加强大 云端运算为幕后推手

以Nest为例，它可以透过智慧节能且能根据室内人数来调整温度

物联（IOT））产业吸引众多科技厂商投入，而产品是否具有机器学习能力，决定其是否能取得消费者青睐

根据Venture Beat报道，1996年时，芝加哥的Cook County Hospital急诊室使用一种算法来了解，当病人出现胸痛症状时，是不是是由于得了心脏病，应该要将他们移入病床该算法使用一种系统性的基本测试，为快速、有效而且精准的方法可以把70％的病人划分到低风险领域，其他病人中有95％为心脏病患，精准度高于一般医生判断的75～89％而当时还没有深度运算技术

现在全球一年有64亿个物联（IOT）设备，平均下来几乎每个人都拥有1个如果当中1％可以搜集各种心跳、饮食或睡眠数据、分析人的身体状态，便可以大幅扩大医疗的普及将技术扩大使用的真正关键在于机器学习机器学习可以从搜集来的数据中找出规律，而一般医生就算有了数十年经验可能也无法做到试想，Fitbit如果可以侦测出人的心跳变化与某种心脏疾病有关，它就会告诉你应当去医院接受治疗透过一般家里的装备解决过去不可能的问题，就能创造出价值目前各种领先的智能装备都具备机器学习能力以Nest为例，常人购买Nest并不是因为想要用来开启暖气，去“按开关”从来不是人们的问题，但重点是它可以节能、根据室内人数来调整温度，用智能解决问题

但是许多物联（IOT）科技缺乏真正的智慧远程遥控门锁或收音机，乍看之下很先进，但仅取得上流社会的青睐，机器学习则是要让人觉得非拥有不可、可以普及的装备恒温器让你觉得温暖，穿着式装备给你个人化的提示，环境监控会分析污染源，保护家人健康而现在有了云端，要把机器学习技术放进装备里，无论是连或运算都能轻松达成，数据才是真正的问题计算机若要从数据中找出规律，数据量必须够大它必须斟酌多种因素，包括个人使用偏好、环境等等许多因素可能与时间有关

，包括使用频率、行动频率、条件频率、行动改变、季节变迁、传感器的数据精准度变化等如此一来，要追上领先者是不容易的事，由于领先者具有的数据更多、且更精准

但是目前仅有IBM和Google开始销售机器学习产品机器学习对新创公司而言或许是太过昂贵的投资，但也不尽然如此，其关键在于要利用别人的运算计算机，而云端运算则是推手新创公司可以用小时计费方式得到强大的运算能力最重要的是，你的硬件不需要具有强大的功能才能实现机器学习，一开始推出时也没必要马上具有机器学习功能Nest一开始也其实不聪明，当时只有简单的运算法，可以预测家中温度到达某个程度需要多少时间，透过之后的更新，才开始有其他功能对新创公司来讲可以根据自身财务状况渐渐增加机器学习功能，但同时也必须确保不能被竞争者抢先一步

机器学习让智能设备不再只是方便，而是具有了强大力量Nest和亚马逊Echo（Amazon Echo）成为领先者，不但不断增加新的使用价值，同时也有数百家科技公司的加入，未来世界将大不相同

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