機器學習對物聯網意味著什么？企業應用機器學習時常犯哪些錯誤？

物聯網（Internet of Things，簡稱IoT）在全球矚目，物聯網技術的迅猛發展也意味著人們不斷追求更有效的運用，而機器學習正是一種有力手段。簡而言之，機器學習是讓計算機系統直接從數據中學習，而無需被顯式編程。物聯網將傳感器、客戶端和云計算服務分布在各處，再加上大量訊號和傳輸機器，機器學習成為實現全新的物聯網和精準的感知實際的一種方案。



　　機器學習在物聯網應用中的意義是顯而易見的，有幾個重要的方面，比如提高安全和效率，成就物聯網實現讓世界更智能的目標。僅從一種技術的角度來看，機器學習用來處理大量非結構化和流失性數據，構建智能算法，實現自我配置，可以讓物聯網及其設備做出更恰當更快速的決策，可以給用戶帶來更多便利。

老實說，使用機器學習進行物聯網應用不是沒有風險，企業可能會犯哪些錯誤呢？下面我們來分析一下：

首先，企業使用機器學習的盲目性易存在。很多時候，他們期望從機器學習中獲取立竿見影的效果，但是有些細節往往被忽略掉，從而影響了機器學習的效率。比如，數據的采集和搜集，以及運算模型的定義，不僅要考慮如何解決問題，還要考慮資源和能力等方面，否則就容易在一個局部找到最優解，而無法找到更為精準的解決方案。

其次，企業在進行機器學習應用時，容易因忽略模型失效而過早信心，缺乏再測試的信心。機器學習以訓練模型為基礎，而模型的最終效果卻受到許多因素的影響，可能會存在一些想象不到的錯誤，比如模型在現實數據中表現出結果夸大和失真的情況。為此，模型在使用正式應用前，企業應該多加測試，進行檢查比較，以確保在真實環境中正確有效地工作。

此外，企業使用機器學習時，易忽略真實環境的變化，可能犯出一旦發生變化就判斷失效的錯誤。很多企業都會過度依賴數據，而沒有足夠的關注和預測數據的變化，他們只是根據預先錄入的數據進行模型設計，任何對真實環境改變的反應都會導致模型的失效，因而企業使用機器學習應用時不可能僅僅采用較為僵化的做法，而應該更具實際情況動態優化模型，以避免大規模數據失真。

最后，不少企業使用機器學習應用時，往往會由于過度依賴已有模型而忽略了模型質量的改進，一旦發生模型效果不理想，她們可能只能重新審視模型而無法改變它。實際上，機器學習模型可能由于大量訓練會表現出“過訓...