随着赢咖4注册（IoT）继续作为今年最流行的技术流行语之一，讨论已经从它是什么，如何推动价值，到战术：如何使它的工作。
赢咖4注册将产生大数据的宝库 - 这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪行为，让医生实时了解起搏器或生物芯片的信息，通过对设备和机械的预测性维护，实现行业之间的优化生产力，创造真正的智能家居与连接的家电和提供自驾车之间的关键沟通。赢咖4注册给桌面带来的可能性是无限的。
随着连接到赢咖4注册的设备和传感器的快速扩张不断，其创建的数据量将增加到令人难以置信的水平。这些数据将能够非常有价值地洞察什么是有效的或无效的 - 指出出现的冲突，并提供高价值洞察新的业务风险和机会，因为相关和关联。
听起来不错。然而，大问题将是寻找方法来分析所有这些设备创建的性能数据和信息的洪流。如果你曾经试图找到数TB的机器数据的洞察力，你知道这是多么困难。人们根本不可能审查和理解所有这些数据 - 并且用传统方法这样做，即使你减少了样本量，只是花费太多时间。
我们需要提高大数据分析的速度和准确性，以便赢咖4注册实现其承诺。如果我们不这样做，后果可能是灾难性的，并且可能从令人讨厌的 - 像不像广告一起工作的家用电器 - 到危及生命的起搏器故障或百车堆积。
与IoT生成的数据保持同步并获得隐藏的洞察力的唯一方法是使用机器学习。
机器学习已经在使用
维基百科将机器学习定义为“计算机科学（CS）和赢咖4（AI）的子领域，其处理可以从数据学习的系统的构建和研究，而不仅仅遵循明确编程的指令。
虽然这听起来有点像科幻小说，它已经存在于日常生活中。例如，Pandora使用它来确定您可能喜欢的其他歌曲，或者由Amazon.com为您推荐其他图书和电影。这两种方法都基于对用户的了解，随着系统更多地了解您的行为而逐渐完善。
在赢咖4注册的情况下，机器学习可以帮助公司获取他们拥有的数十亿的数据点，并将它们归结到真正有意义的地方。一般前提与零售赢咖4平台相同 - 审查和分析您收集的数据，以找出可以从中学到的模式或相似之处，以便做出更好的决策。
例如，跟踪您的健康的可穿戴设备已经是一个新兴的行业 - 但很快这些将演变成互连和连接到互联网，跟踪您的健康，并提供实时更新的健康服务的设备。
目标是，如果满足某个条件，你的医生会收到通知 - 你的心率提高到不安全的水平，或者甚至停止。为了能够调出潜在的问题，必须根据什么是正常和什么不是分析数据。基于实时数据流，需要快速识别相似性，相关性和异常性。这可以由在健康服务工作的个人完成 - 从实时的数千个患者检查数据，并正确决定何时发送紧急标志？不太可能 - 编写代码或规则来搜索数据以找到已知模式是非常耗时的，充满错误并且仅限于识别先前已知的模式。
为了在收集数据时立即分析数据以精确地识别先前已知的和从未见过的新模式，必须还能够生成能够生成和聚集该大数据的机器来学习每个患者和轨迹的正常行为，揭示和标记任何可能表明严重健康问题的规范之外的任何事物。
赢咖4注册的实现取决于能够获得隐藏在广阔和不断增长的海洋中的洞察力。由于目前的方法不能扩展到IoT卷，未来IoT的承诺的实现依赖于机器学习来找到模式，相关性和异常，有可能在我们日常生活的几乎每一个方面进行改进。
现在是让机器指出机会真正在哪里的时候了。
