Py学习  »  机器学习算法

物联网和机器学习正在推动网络转型

国脉物联网 • 4 年前 • 256 次点击  

人工智能(AI)、机器学习和物联网(IOT)引领全球新兴技术对话。企业认识到,这些技术已经准备好用于推动真正的商业利益。


亚太和日本(APJ)地区将在这两个方面加快步伐。根据MIT Technology Review Custom和VMware最近的一项云计算调查显示,APJ地区超过70%的非人工智能用户表示,他们的组织将在五年内采用这项技术。


IDC预测,2020年全球物联网支出将超过1万亿美元,亚太及日本地区将引领这一趋势。


随着APJ地区企业加大对物联网和机器学习的投资和采用,这对IT和网络基础设施意味着什么?


物联网和机器学习之路


在最近一次亚洲新兴技术活动中,VMware APJ首席技术官Bruce Davie谈到了最早的学习机器之一“MENACE”, MENACE游戏是物联网和机器学习的早期例子,因为它逐渐变得擅长画圈和打叉。另外,20世纪60年代由Donald Michie设计的“机器教育型零和交叉引擎”逐渐学会了在每一款新游戏中更熟练地玩井字游戏。快进到今天,机器学习取得了重大进展。


例如,它在许多图像识别任务上已经超过了人类,一个显著例子是对一组小狗和松饼的图像进行分类。2010年,这种算法的错误率为30%,但是到了2016年,在充分接触训练数据之后,错误率下降到4%以下,超过了人类。这两个例子的共同主题是随着计算能力的增加和数据接触的增加,算法会随着时间推移而改进。


机器学习通过理解应用程序的预期(“良好”)状态并自动检测和响应偏离该状态的情况,有助于将安全性从追逐糟糕的过程转变为确保良好的过程。


由于其庞大的计算需求和对大量数据的依赖,机器学习经常依赖于云。印度和中国尤其看好采用这些新兴技术趋势。在中国,科技巨头腾讯、百度和阿里巴巴在寻求在无人驾驶驾驶、医疗保健和智慧城市中开发这些平台方面获得了政府支持。


物联网提高竞争力


在亚太及日本地区,物联网正成为首要的业务重点,70%的公司认为该技术对其组织的未来成功至关重要。对物联网的热情绝非毫无根据,该地区超过一半的用户表示物联网极大地提高了他们的市场竞争力。


新的连网方法


随着物联网和机器学习的兴起,从数据中心到云端到边缘,数据和应用正变得更加分散。同时,数据和应用的分发给企业和IT带来了新的挑战。


过去15年中的快速变化正在挑战传统的网络模式。在未来20年或更长的时间里,企业需要采用哪些新的网络方法?


亚太地区的首席信息官在物联网和机器学习热情方面引领全球同行。对于有远见的企业来说,这些新兴技术可以激发新的创新和利润。


为了成功释放物联网和机器学习等新兴技术的真正潜力,企业必须接受一个能够提升自身优势的虚拟云网络,而不是阻碍其发展的虚拟云网络。

转自丨物联之家网

—  —

点击视频,三分钟了解国脉物联网


免责声明

除非特别说明,本站所载内容来源于互联网、微信公众号等公开渠道,不代表本站观点,仅供参考、交流之目的。转载的稿件版权归原作者或机构所有。如有侵权,请联系国脉物联网。


点击阅读原文查看更多内容!


Python社区是高质量的Python/Django开发社区
本文地址:http://www.python88.com/topic/33328
 
256 次点击