因?yàn)橛幸话俣畟€(gè)變量影響著冷卻系統(tǒng)（風(fēng)扇、水泵轉(zhuǎn)速、窗等），使用傳統(tǒng)的方法來(lái)建造模型將是一個(gè)非常艱巨的任務(wù)。而Google應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)，將整體能源消耗降低了百分之十五。這將為Google在未來(lái)幾年節(jié)省數(shù)億美元。
此外，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來(lái)事件而言也很有價(jià)值。鑒于使用傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析所構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型是靜態(tài)的，隨著越來(lái)越多的數(shù)據(jù)被捕獲和吸收，機(jī)器學(xué)習(xí)算法會(huì)隨著時(shí)間的推移而不斷改進(jìn)。這意味著機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以做出一些預(yù)測(cè)，將實(shí)際發(fā)生的情況與其預(yù)測(cè)的情況進(jìn)行比較，然后進(jìn)行調(diào)整，從而變得更加準(zhǔn)確。
通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)的預(yù)測(cè)分析對(duì)于許多物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用來(lái)說(shuō)都是非常有價(jià)值的。我們來(lái)看幾個(gè)具體的例子。
物聯(lián)網(wǎng)中的應(yīng)用
工業(yè)應(yīng)用的成本節(jié)約
預(yù)測(cè)的能力在工業(yè)環(huán)境中非常有用。通過(guò)從機(jī)器內(nèi)部或表面上的多個(gè)傳感器繪制數(shù)據(jù)，機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以“學(xué)習(xí)”機(jī)器的典型特征，然后檢測(cè)異常狀況。
一個(gè)名叫Augury的公司做的正是這個(gè)事情，它在設(shè)備上安裝了振動(dòng)和超聲波傳感器：
“收集的數(shù)據(jù)被發(fā)送到我們的服務(wù)器中，在那里與從該機(jī)器收集到的原來(lái)的數(shù)據(jù)以及從類(lèi)似機(jī)器收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較。我們的平臺(tái)可以檢測(cè)到最微小的變化，并在故障發(fā)生時(shí)發(fā)出警告。這個(gè)分析是實(shí)時(shí)完成的，其結(jié)果會(huì)在幾秒鐘內(nèi)顯示在技術(shù)人員的智能手機(jī)上。”
預(yù)測(cè)機(jī)器何時(shí)需要維護(hù)是非常有價(jià)值的，它將節(jié)省數(shù)百萬(wàn)美元的成本。Goldcorp就是一個(gè)很好的例子，它是一家采礦公司，使用巨大的車(chē)輛來(lái)運(yùn)送材料。
當(dāng)這些運(yùn)輸車(chē)輛出現(xiàn)故障時(shí)，將導(dǎo)致Goldcorp每天損失200萬(wàn)美元。Goldcorp正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)機(jī)器需要維護(hù)的時(shí)間，準(zhǔn)確度超過(guò)百分之九十，這節(jié)省了巨大的成本。
塑造個(gè)人體驗(yàn)
其實(shí)我們都熟悉我們?nèi)粘Ｉ钪械臋C(jī)器學(xué)習(xí)。Amazon和Netflix都在使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)了解我們的偏好，并為用戶(hù)提供更好的體驗(yàn)。這可能意味著它會(huì)向你推薦你可能喜歡的產(chǎn)品或推薦一些相關(guān)的電影和電視節(jié)目。
同樣的，在物聯(lián)網(wǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，它能將我們的環(huán)境塑造成我們個(gè)人所喜愛(ài)的這一事實(shí)將非常有價(jià)值。Nest Thermostat是一個(gè)很好的例子，它使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)了解你對(duì)冷熱度的偏好，確保當(dāng)你下班回家或在早晨醒來(lái)時(shí)，房間的溫度是合適的。