인공지능이 IoT 애플리케이션에 가치를 제공할 수 있습니까?

IoT 기술 분야에 종사한다면 인공 지능의 중요성과 이점을 이해하는 것이 필수적입니다. 이 섹션에서는 AI와 관련된 모든 측면을 논의하여 이 주제에 대한 명확한 이해를 얻을 수 있도록 하겠습니다.

오늘날 IoT 애플리케이션에는 시각적 인식, 미래 이벤트 예측 및 개체 식별이 포함됩니다.

"IoT 애플리케이션은 무엇이 다를까?"라고 궁금해하실 수도 있습니다. IoT 애플리케이션은 홈 오토메이션, 헬스케어, 제조 등 다양한 용도로 사용됩니다. 스마트시티에서도 활용 가능하다.

인공지능 알고리즘을 사용하면 시스템이 독립적으로 평가하고, 학습하고, 행동할 수 있습니다.

인공지능 알고리즘을 사용하면 시스템이 독립적으로 평가하고, 학습하고, 행동할 수 있습니다. 또한 가상의 두뇌나 마음을 만드는 데에도 사용할 수 있습니다.

기술은 경험을 통해 배울 수 있고 스스로 새로운 것을 배우는 타고난 능력을 갖도록 설계되었습니다. 이는 장치나 시스템이 특정 기술을 학습하도록 하려면 본인이나 다른 사람(예: 직원)이 일부 데이터를 입력해야 함을 의미합니다.

머신러닝은 인공지능의 또 다른 분야입니다.

머신러닝은 인공지능의 또 다른 분야입니다. 이를 통해 프로그램은 거대한 데이터 세트를 분석하고 필요할 때 스스로 결정을 내릴 수 있습니다. 머신러닝은 이미지 분류, 음성 인식, 추천 엔진 등 다양한 목적으로 사용될 수 있습니다.

머신 러닝은 사람의 개입이 필요한 프로세스를 자동화하기 위해 데이터를 사용하여 패턴을 학습합니다. 예를 들어, 자율주행차(AV)는 이를 사용하여 야간에 교통 표지판과 도로 상태를 인식할 수 있으므로 설계자나 설계자가 제공한 지침에만 의존하는 대신 주변 환경을 기반으로 특정 도로에서 얼마나 빨리 운전할 수 있는지 알 수 있습니다. 이 길을 잘 아는 사람.

딥 러닝은 머신 러닝의 가장 좋은 예입니다

딥 러닝은 인공 신경망(ANN)을 사용하여 패턴 인식 및 분류 작업을 수행하는 머신 러닝의 한 유형입니다. 이는 각 계층에 여러 개의 뉴런이 있고 과거 경험을 통해 학습하는 다층 ANN에 의존합니다.

인간의 두뇌는 다양한 방식으로 정보를 인식하고 처리할 수 있기 때문에 딥 러닝 시스템의 한 예입니다. 이 능력을 통해 우리는 언어를 이해하고, 얼굴을 인식하고, 책을 읽고, 이전 상황에서 얻은 경험이나 지식을 바탕으로 결정을 내릴 수 있습니다.

인공지능에는 많은 데이터가 필요합니다

인공지능 기술에는 많은 데이터가 필요하며, 제조업체는 IoT 기기에서 수집한 데이터를 활용할 수 있습니다. AI 모델을 훈련하는 데 사용할 수 있는 데이터가 많을수록 성능이 향상됩니다. 예를 들어, 집의 온도를 모니터링하고 정상적인 매개변수를 벗어난 변화(예: 2도 하락)를 감지하면 경고를 보내는 IoT 장치가 있는 경우 이 정보를 사용하여 예측 모델을 훈련할 수 있습니다. 기타 요인(예: 날씨 패턴 또는 과거 패턴)을 통해 장치가 곧 또 다른 한파가 올지 예측할 수 있습니다.

이러한 유형의 분석은 난방 시스템이나 에어컨과 같은 장비 유지 관리와 관련된 비용을 줄이는 데 도움이 됩니다. 이러한 시스템은 위치에 따라 고온/저온용으로 특별히 설계되었지만 정기적으로 그리고 시간이 지남에 따라 모니터링되지 않는 경우 난방/냉방 주기 사이의 순환(특히 겨울철)으로 인해 발생하는 마모로 인해 효율성이 떨어집니다.

IoT와 AI는 집이나 직장에서 말하거나 타이핑하지 않고도 기계에 지시를 내릴 수 있습니다.

위의 예에서 볼 수 있듯이 AI와 IoT는 단순히 함께 작동하는 두 가지 이상의 기술입니다. 그들은 실제로 일부 영역에서 서로를 보완하여 사람들이 말하거나 타이핑하지 않고도 집이나 직장에서 기계에 지시를 내릴 수 있도록 해줍니다.

이 외에도 다음과 같은 이점이 있습니다.

IoT 애플리케이션에서 AI를 사용하면 환경에서 학습하고 그에 따라 적응할 수 있는 시스템을 만들 수 있습니다. 이는 사전 정의된 규칙(예: , "이런 조건이 충족되면 이렇게 하세요"). 예를 들어, 자율주행차는 일기예보를 포함한 도로 상황에 대한 다양한 데이터에 접근할 수 있기 때문에 인간 운전자보다 교통 패턴을 더 잘 인식할 수 있습니다. 따라서 오늘 오후에 폭우가 예보된 경우 자동차는 일몰까지 남은 시간은 물론, 어두워진 후 주차 장소를 찾아 시내를 돌아다닐 때 빛이 충분한지 여부도 알 수 있습니다!

이 블로그를 마무리했습니다

저는 IoT 애플리케이션에 AI를 사용하는 것과 관련된 모든 중요한 측면을 논의했습니다.

인공 지능은 환경을 인식하고 특정 목표 달성 성공 가능성을 최대화하기 위해 조치를 취할 수 있는 소프트웨어인 지능형 에이전트의 설계 및 개발과 관련된 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 이는 공학, 철학, 법학, 생물학, 경제학 분야에서 50년 이상 사용되어 왔습니다.

최초의 인공 지능(AI) 시스템은 1956년 John McCarthy에 의해 만들어졌습니다. 그는 논리적 규칙만 사용하여 공정한 방식으로 상대방을 이길 수 있을 때까지 스스로 대결하는 체커 게임이라는 기계 학습 테스트를 개발했습니다. 전화선으로 함께 연결된 두 대의 컴퓨터를 사용하여 수행되었습니다. 이후 시스템은 대신 특수 하드웨어를 사용했지만 여전히 원래 디자인의 속도로 인해 제한되었습니다(게임 상태만 처리할 수 있음).

결국 인공지능은 가장 유망한 기술 중 하나이며 IoT를 더욱 스마트하게 만드는 데 중요한 역할을 할 것입니다. 인공지능을 사용하면 데이터 수집, 분석, 의사결정과 관련된 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있습니다.

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