物联网（IoT）有着巨大的潜力，几乎没有哪项技术能与其相媲美，并且它几乎在每一个领域都释放出了新的机遇和创新。因此，全球企业正在安装比以往更多的传感器，以利用物联网的发展潜力。
但如果没有适当的数据管理策略，这些传感器的实施可能会适得其反。企业可能会发现自己的服务器被大量噪音所堵塞，而不是提高效率和降低成本，而且也没有获得多少回报。
物联网工作的主要障碍
物联网的应用范围很广，您可以在智能家居照明系统，以及智能手机的制造流程中找到这项技术的影子，并且，现在几乎每个行业都在某种程度上依赖它。
但无论我们关注哪种物联网应用，它们几乎都面临着四个共同问题：
安全
当涉及物联网时，安全和隐私是首要考虑因素。数据是物联网的生命线，如果没有数据的收集、传输和处理，则物联网将无法完成任何工作。但是，这种数据交换必须由坚如磐石的安全性来支持。保持所有通信的安全是至关重要的，尤其是涉及到个人数据，如医疗设备收集的数据。
准确性
现在，您可以在任何地方找到物联网传感器，但这并不一定意味着您应该把物联网传感器放在任何地方。有些地方适合安装物联网传感器，有些则不能。如果您选择将物联网传感器安装在有问题或恶劣的环境中，则可能会遇到错误或无数据的情况——这可能严重影响您使用任何算法获得的结果。
大数据的3V特性
规模化、多样化和速度是大数据的三个特性。规模化指的是数据量，多样化是指可用的数据类型众多。速度是指处理数据的速度。如果您想为数据找到最佳的算法，并为您的问题找到最佳的解决方案，那么注意这些因素是必不可少的。
互联性
显然，物联网最具革命性的能力之一是让不相连的设备彼此“沟通”。但是，由于每个设备的创建方式不同，因此说起来容易做起来难。例如，您如何让您的冰箱和您的咖啡机沟通？多个设备之间的交互需要一种通用语言或通信协议来完成。
为什么是机器学习？
正如机器学习的名字所暗示的那样，它专注于教机器如何学习。机器学习本质上是一种使分析模型构建自动化的数据分析方法。通过以正确的方式向系统提供正确的数据，系统可以从这些数据中学习，识别模式，然后做出决策或采取行动。
这是每个机器学习应用的核心，它可以极大地帮助物联网的发展。让我们看一下它的两种主要实现方式。
自动化数据分析
就在几年前，无人驾驶汽车还停留在科幻小说阶段。如今，得益于物联网和人工智能方面的进步，这项技术终于得以实现。为了发挥作用，无人驾驶汽车需要传感器通信和数据分析的精心协调。
当车辆行驶时，传感器接收数千个数据点。这些数据必须在瞬间处理，以防止事故发生。人类分析师根本无法满足这些闪电般的需求，因此自动化是实现这一目标的唯一方法。
机器学习为无人驾驶汽车的计算机提供了所需的功能，以过滤大量数据并专注于此时此刻最重要的事情。无论是速度、道路障碍物，还是附近的其他车辆，机器学习都能找到最相关的数据，并在瞬间给出解决方案，让您能够安全到达目的地。
无与伦比的预测能力
除了识别当前的障碍之外，机器学习还可以帮助物联网系统了解更多常规模式。就汽车而言，机器学习可以帮助识别某些操作过程中仍需改进的地方。
例如，假设您在停车入位时遇到麻烦。汽车的计算机可以在多次迭代后学习这种洞察力，然后在这个可怕的停车过程中提供额外指导。这样以来，狭窄的街道似乎不再那么令人恐惧了。
同样，物联网系统中的机器学习还可以检测异常活动或异常值，并触发适当措施和危险信号以进行保护。（来源物联之家网）这不仅有助于解决传统意义上的安全，而且还有助于解决许多通常没有考虑到的其他问题。
例如，想象一下，如果您办公室的空调系统过度工作，并因此消耗更多电量。正如谷歌在其暖通空调系统中所展示的那样，机器学习可以随着时间推移而逐渐进化，并显著降低能耗。
通过机器学习，物联网可以完美地运行。全球各地的组织正在竞相利用物联网的能力，但是，其中许多组织都被我们讨论过的一个或多个障碍所困扰。不过，不管您遇到什么问题，都可以通过结合了机器学习技术的方法来解决。下次当您在物联网方面遇到问题时，请考虑机器学习，这是让您物联网系统更智能的诀窍。