اینترنت اشیاء (IoT) ، امروزه یکی از محبوب ترین تکنولوژی ها ست. معمولا بحث های میان دوستداران تکنولوژی ، منجر به  سوالاتی مشابه با سوالات زیر می شوند :

• اینترنت اشیاء (IoT) چیست؟
• چگونه به وجود آمده است؟
• چگونه کار می کند؟

اینترنت اشیاء (IoT) توانایی تبدیل حجم عظیمی از اطلاعات به یک گنج و شگفتی را دارد. همین اطلاعات می توانند میزان جرم و جنایت و یا میزان خسارات احتمالی تصادفات در شهری خاص  را پیش گویی کنند. این اطلاعات به صنعت در پیشگویی تجهیزات و ماشین آلات کمک می کند و این اجازه را می دهد تا صنعت همواره از روش های درست نگه داری و تعمیر قطعات مطلع باشد. این دسته از اطلاعات به کمک قدرت تشخیص بالای خود ، می‌توانند از صحت کارکرد عناصر مختلف آگاه شوند. این اطلاعات ، تهدیدات آینده یا فرصت های پیش رو برای همبستگی کسب و کار را با قدرت تشخیص با ارزش تر می توانند کنترل کنند. اینترنت اشیاء (IoT) کاربرد های فراوانی در دنیای مدرن دارد. تصور کنید خانه تان کاملا هوشمند است و تمامی وسایل خانه به هم متصل هستند یا ماشین های خودران(self-driving cars) تنها با یک اتصال می توانند به درستی کار کنند.

گسترش سریع دستگاه ها و سنسور های متصل به اینترنت اشیاء (IoT) همواره ادامه می یابد و پیشرفت می کند. این حجم از تحولات ایجاد شده ، مدیون ذهن های هوشمند و خلاق دانشمندان در این صنعت است. به نظر عالی می رسد . اکنون چالش مطرح شده پیدا کردن راه حل برای سیل عظیم داده ها و اطلاعاتی که دستگاه ها تولید می کنند است. حتما برای شما اتفاق افتاده که نتوانید از حجم زیادی از داده ها ، عمل جدا سازی را انجام دهید. حتی اگر در کاهش حجم نمونه ، وقت کافی را داشته باشید. می دانید که مشکل است. به راحتی می توان گفت انسان قادر به بررسی و درک تمام این داده ها نیست.

ما در جهت بهبود کارایی اینترنت اشیاء (IoT) ، نیازمند افزایش سرعت و دقت خود در تجزیه و تحلیل داده های حجیم هستیم. اگر این روند را انجام ندهیم  می تواند عواقب بدی داشته باشد. تنها راه نگه داشتن داده های تولید شده از اینترنت اشیاء (IoT) و بدست آوردن تشخیص صحیح یا غلط بودن داده ها ، استفاده از یادگیری ماشین(Machine Learning) است.

شروع استفاده از یادگیری ماشین(Machine Learning)

برای آشنایی و تعریف ابتدایی از یادگیری ماشین(Machine Learning) می توانید به این مقاله رجوع کنید. در این مقاله ابتدا تاریخچه یادگیری ماشین(Machine Learning) و سپس الگوریتم های استفاده شده در یادگیری ماشین(Machine Learning) مورد بررسی قرار گرفت. در آخر کاربردها ی یادگیری ماشین(Machine Learning) مورد بررسی قرار گرفته شد.

در اینترنت اشیاء (IoT) ، یادگیری ماشین(Machine Learning) به جست و جوی رابطه ی مشخص در میلیارد ها داده ی شرکت های بزرگ می پردازد تا با جوش دادن ارتباطات به یک مقصود معنا دار برسد. با بررسی و تجزیه و تحلیل داده های جمع آوری شده ، می توان الگو ها و شباهت ها را پیدا کرد تا در تصمیم گیری های درست به ما کمک کنند. برای مثال امروزه دستگاه های پوشیدنی (Wearable Devices) که قادر به بهبود سلامتی هستند ، در صنعت به سرعت پیشرفت کرده است. در آینده‌ای نزدیک، این تکامل تبدیل به یک سرویس بهداشتی متصل به اینترنت خواهد شد که توانایی به روز رسانی اطلاعات هر فرد و تغییرات صورت گرفته را دارد . هدف این است که دکتر شما همواره با داشتن اعلان (Notification) ، بتواند وضعیت های مختلف شما را بررسی کند . مثلاً از آخرین وضعیت ضربان قلب شما مطلع باشد تا بتواند بعضی از خطرات را پیشگیری کند.در مواقع اضطراری می بایست با تجزیه و تحلیل سریع ، بررسی کند که آیا وضعیت پیش روی شما مناسب است یا اورژانسی است. باید شباهت ها ، همبستگی ها و اختلافات به سرعت شناسایی شوند تا در زمان مناسب در اختیار باشند.

آیا  یک کارمند در خدمات بهداشت می تواند این کار را انجام دهد ؟ بررسی داده های هزاران بیمار به صورت همزمان را چطور ؟ به احتمال زیاد نمی تواند. برای پیدا کردن الگو های شناخته شده در بین داده ها ، نوشتن کد یا قوانین بسیار زمان بر است. ممکن است مملو از خطا و یا محدود شدن به الگو های از قبل شناخته شده شود .

تحقق اینترنت اشیاء کاملاً وابسته به این است که قادر باشد تصمیمات پنهان را بدست بیاورد و در دریای داده های موجود رشد کند . امروزه  روش های فعلی برای این حجم از اینترنت اشیاء (IoT) کافی نیست. در آینده برای تحقق وعده ی اینترنت اشیاء (IoT) می بایست از یادگیری ماشین(Machine Learning) برای پیدا کردن الگو ها استفاده کرد.