モノのインターネット アプリケーションにおける人工知能の価値ある役割

デジタル化が進む世界では、顧客エクスペリエンスと全体的なパフォーマンスを向上させるために人工知能が使用されています。

あなたのビジネスが IoT テクノロジーの分野にある場合、人工知能の重要性とメリットを理解することが重要です。この記事では、人工知能を明確に理解するために、人工知能に関連するあらゆる側面について説明します。

今日、IoT の応用分野には、視覚認識、将来のイベントの予測、オブジェクトの識別などが含まれます。

「IoT アプリケーションは何が違うの?」と考えている人もいるかもしれません。IoT アプリケーションはホーム オートメーション、ヘルスケア、製造など、さまざまな目的で使用されています。スマートシティでも活用できます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。仮想の頭脳や思考を作成するためにも使用できます。

このテクノロジーは、経験から学習し、新しいことを自らに教える生来の能力を備えているように設計されています。これは、デバイスやシステムに特定のスキルを学習させたい場合は、自分自身または他の人 (従業員など) に何らかのデータを入力する必要があることを意味します。

機械学習は人工知能の別の分野です

機械学習は人工知能の別の分野です。これにより、プログラムは膨大なデータセットを分析し、必要に応じて独自の決定を下すことができます。機械学習は、画像分類、音声認識、推奨エンジンなど、さまざまな目的に使用できます。

機械学習は、人間の介入が必要なプロセスを自動化するために、データを使用してパターンを学習します。たとえば、自動運転車 (AV) が交通標識や夜間の道路状況を認識し、設計者や道路事情に詳しい他の人からの入力のみに依存するのではなく、周囲の環境に基づいて特定の道路をどのくらいの速度で運転するかを知るために使用できます。道路の指示。

ディープ ラーニングは機械学習の最良の例です。

ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークを使用してパターン認識および分類タスクを実行する機械学習の一種です。それぞれが複数のニューロンを持つ多層ニューラル ネットワークに依存し、過去の経験から学習します。

人間の脳は、さまざまな方法で情報を認識し、処理できるため、深層学習システムの一例です。この能力により、私たちは言語を理解し、顔を認識し、本を読み、以前の状況から得た経験や知識に基づいて意思決定を行うことができます。

人工知能には大量のデータが必要です

人工知能技術には大量のデータが必要であり、製造業者は IoT デバイスによって収集されたデータを利用できます。 AI モデルのトレーニングに使用されるデータが増えるほど、AI モデルのパフォーマンスが向上します。たとえば、家の温度を監視し、通常のパラメータから外れた変化 (2 度の低下など) を検出したときにアラートを送信する IoT デバイスがある場合、その情報やその他の情報を活用できる可能性があります。気象パターンや過去のパターンなどの要因を利用して予測モデルをトレーニングし、別の寒波が間もなく発生するかどうかをデバイスが予測できるようにします。

このタイプの分析は、暖房システムやエアコンなどの機器のメンテナンスに関連するコストを削減するのに役立ちます。これらのシステムは、設置場所に基づいて高温/低温向けに特別に設計されているためです。ただし、寿命期間中に定期的なメンテナンスを行わない場合は、それらを監視していると、暖房/冷房サイクル間のサイクル (特に冬場) によって引き起こされる磨耗により、時間の経過とともに効率が低下する可能性があります。

モノのインターネットと人工知能を使用すると、話したりタイプしたりすることなく、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます。

上記の例からわかるように、人工知能とモノのインターネットは、連携して動作する単なる 2 つのテクノロジーではありません。実際、これらはいくつかの領域で相互に補完し合うため、人々は話したりタイプしたりすることなく、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます。

これに加えて、他の利点もあります:

IoT アプリケーションで AI を使用すると、環境から学習してそれに応じて適応できるシステムを作成できるため、従来のアプリケーションの効率が向上します。事前に定義されたルール (例: 「これらの条件が満たされたら、これを実行する」) に焦点を当てたアプローチです。たとえば、自動運転車は、人間のドライバーよりも交通パターンを認識できる可能性があります。天気予報を含む道路状況が利用できるため、今日後半に大雨が予想される場合、車は日没までの残り時間を把握できるだけでなく、暗くなってから駐車場を探して街中を走行するときにも把握できます。光は十分ですか?

人工知能は、インテリジェント エージェントの設計と開発を研究するコンピューター サイエンスの一分野です。インテリジェント エージェントは、環境を感知し、実装を最大化するためのアクションを実行できるソフトウェアです。特定の目的のために、工学、哲学、法律、生物学、経済学で 50 年以上使用されてきました。

最初の人工知能 (AI) システムは、1956 年にジョン マッカーシーによって作成され、彼が開発しました。 「チェッカーズ ゲーム」と呼ばれる機械学習テストでは、論理ルールのみを使用して公平な方法で相手に勝つことができるまで自分自身と対戦します。これは、電話回線で接続された 2 台のコンピュータで行われます。後のシステムでは特殊なハードウェアが使用されましたが、

究極的には? デジタル化が進む世界では、顧客エクスペリエンスと全体的なパフォーマンスを向上させるために人工知能が使用されています。

ビジネスが IoT テクノロジーの分野に携わっている場合、人工知能の重要性と利点を理解することが重要です。この記事では、人工知能を明確に理解するために、人工知能に関連するあらゆる側面について説明します。

今日、IoT の応用分野には、視覚認識、将来のイベントの予測、オブジェクトの識別などが含まれます。

「IoT アプリケーションは何が違うの?」と考えている人もいるかもしれません。IoT アプリケーションはホーム オートメーション、ヘルスケア、製造など、さまざまな目的で使用されています。スマートシティでも活用できます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。

人工知能アルゴリズムにより、システムは独立して評価、学習、動作することができます。仮想の頭脳や思考を作成するためにも使用できます。

このテクノロジーは、経験から学習し、新しいことを自らに教える生来の能力を備えているように設計されています。これは、デバイスやシステムに特定のスキルを学習させたい場合は、自分自身または他の人 (従業員など) に何らかのデータを入力する必要があることを意味します。

機械学習は人工知能の別の分野です

機械学習は人工知能の別の分野です。これにより、プログラムは膨大なデータセットを分析し、必要に応じて独自の決定を下すことができます。機械学習は、画像分類、音声認識、推奨エンジンなど、さまざまな目的に使用できます。

機械学習は、人間の介入が必要なプロセスを自動化するために、データを使用してパターンを学習します。たとえば、自動運転車 (AV) が交通標識や夜間の道路状況を認識し、設計者や道路事情に詳しい他の人からの入力のみに依存するのではなく、周囲の環境に基づいて特定の道路をどのくらいの速度で運転するかを知るために使用できます。道路の指示。

ディープ ラーニングは機械学習の最良の例です。

ディープ ラーニングは、人工ニューラル ネットワークを使用してパターン認識および分類タスクを実行する機械学習の一種です。それぞれが複数のニューロンを持つ多層ニューラル ネットワークに依存し、過去の経験から学習します。

人間の脳は、さまざまな方法で情報を認識し、処理できるため、深層学習システムの一例です。この能力により、私たちは言語を理解し、顔を認識し、本を読み、以前の状況から得た経験や知識に基づいて意思決定を行うことができます。

人工知能には大量のデータが必要です

人工知能技術には大量のデータが必要であり、製造業者は IoT デバイスによって収集されたデータを利用できます。 AI モデルのトレーニングに使用されるデータが増えるほど、AI モデルのパフォーマンスが向上します。たとえば、家の温度を監視し、通常のパラメータから外れた変化 (2 度の低下など) を検出したときにアラートを送信する IoT デバイスがある場合、その情報やその他の情報を活用できる可能性があります。気象パターンや過去のパターンなどの要因を利用して予測モデルをトレーニングし、別の寒波が間もなく発生するかどうかをデバイスが予測できるようにします。

このタイプの分析は、暖房システムやエアコンなどの機器のメンテナンスに関連するコストを削減するのに役立ちます。これらのシステムは、設置場所に基づいて高温/低温向けに特別に設計されているためです。ただし、寿命期間中に定期的なメンテナンスを行わない場合は、それらを監視していると、暖房/冷房サイクル間のサイクル (特に冬場) によって引き起こされる磨耗により、時間の経過とともに効率が低下する可能性があります。

モノのインターネットと人工知能を使用すると、話したりタイプしたりすることなく、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます。

上記の例からわかるように、人工知能とモノのインターネットは、連携して動作する単なる 2 つのテクノロジーではありません。実際、これらはいくつかの領域で相互に補完し合うため、人々は話したりタイプしたりすることなく、自宅や職場のマシンに指示を与えることができます。

これに加えて、他の利点もあります:

IoT アプリケーションで AI を使用すると、環境から学習してそれに応じて適応できるシステムを作成できるため、従来のアプリケーションの効率が向上します。事前に定義されたルール (例: 「これらの条件が満たされたら、これを実行する」) に焦点を当てたアプローチです。たとえば、自動運転車は、人間のドライバーよりも交通パターンを認識できる可能性があります。天気予報を含む道路状況が利用できるため、今日後半に大雨が予想される場合、車は日没までの残り時間を把握できるだけでなく、暗くなってから駐車場を探して街中を走行するときにも把握できます。光は十分ですか?

人工知能は、インテリジェント エージェントの設計と開発を研究するコンピューター サイエンスの一分野です。インテリジェント エージェントは、環境を感知し、実装を最大化するためのアクションを実行できるソフトウェアです。特定の目的のために、工学、哲学、法律、生物学、経済学で 50 年以上使用されてきました。

最初の人工知能 (AI) システムは、1956 年にジョン マッカーシーによって作成され、彼が開発しました。 「チェッカーズ ゲーム」と呼ばれる機械学習テストでは、論理ルールのみを使用して公平な方法で相手に勝つことができるまで自分自身と対戦します。これは、電話回線で接続された 2 台のコンピュータで行われます。後のシステムでは特殊なハードウェアが使用されましたが、元の設計の速度によって依然として制限されていました (一度に 1 つのゲーム状態しか処理できませんでした)

結局のところ、人工知能は、インターネットの構築において重要な役割を果たす最も有望なテクノロジーの 1 つです。人工知能を使用すると、データの収集、分析、意思決定に関連する問題を解決できますか?

以上がモノのインターネット アプリケーションにおける人工知能の価値ある役割の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。