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上面所述的幾個(gè)例子只是無限的可能性中的一小部分，但它們很重要，因?yàn)樗鼈兪乾F(xiàn)在正在運(yùn)行的物聯(lián)網(wǎng)中的機(jī)器學(xué)習(xí)的有用的應(yīng)用程序。
但總的來說…
我們只抓到了皮毛
未來幾年將繼續(xù)連接到互聯(lián)網(wǎng)的數(shù)十億個(gè)傳感器和設(shè)備將生成指數(shù)級(jí)的更多的數(shù)據(jù)。正如我在上一篇文章中討論過的那樣，數(shù)據(jù)的巨大增長(zhǎng)將帶來機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大進(jìn)步，并為我們帶來無數(shù)獲得收益的機(jī)會(huì)。
我們不僅可以預(yù)測(cè)機(jī)器需要維護(hù)的時(shí)間，還可以預(yù)測(cè)需要維護(hù)我們自己的時(shí)間。機(jī)器學(xué)習(xí)將應(yīng)用于我們的可穿戴設(shè)備，以了解我們的基礎(chǔ)狀況，并在維持我們身體的重要器官出現(xiàn)異常時(shí)作出判斷，必要時(shí)，會(huì)自動(dòng)打電話給醫(yī)生或救護(hù)車。
除了個(gè)體之外，我們還可以使用這個(gè)健康數(shù)據(jù)來查看整個(gè)人群的身體狀況的整體趨勢(shì)，預(yù)測(cè)疾病的爆發(fā)并主動(dòng)解決健康問題。
我們還可以在事故發(fā)生之前預(yù)測(cè)事故和犯罪行為。來自智能城市的噪音傳感器、攝像機(jī)、甚至智能垃圾箱的數(shù)據(jù)都可以傳送到機(jī)器學(xué)習(xí)算法中，以發(fā)現(xiàn)事故或犯罪行為發(fā)生的征兆，為執(zhí)法部門提供強(qiáng)有力的工具(當(dāng)然這將涉及到一些隱私問題)。
盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)都處于炒作的高潮，但未來的應(yīng)用和可能性值得這樣的炒作。我們真的只抓到了所有可能性的皮毛。