یادگیری بدون نظارت یک نوع یادگیری ماشینی است که الگوهای داده ها را بدون برچسب های پیش تعریف شده مشخص می کند.در زمینه اینترنت چیزها (IoT)، نقش مهمی در مدیریت و تجزیه و تحلیل حجم زیادی از داده های تولید شده توسط دستگاه های متصل ایفا می کند.این مقاله برخی از کاربردهای دنیای واقعی یادگیری بدون نظارت در مدیریت داده های IoT و تجزیه و تحلیل را بررسی می کند.

Anomaly در شبکه های IoT

الگوریتم های یادگیری یکپارچه به طور گسترده ای برای تشخیص ناهنجاری در سیستم های IoT استفاده می شود.این الگوریتم ها جریان داده ها را تجزیه و تحلیل می کنند تا الگوهای غیر معمول را شناسایی کنند که ممکن است نشان دهنده نقض امنیتی، نقص دستگاه یا مسائل عملیاتی باشد.

خوشه بندی برای مدیریت دستگاه

تکنیک های خوشه بندی دستگاه های IoT مشابه بر اساس ویژگی های داده خود را، این کمک می کند تا در سازماندهی دستگاه ها، بهینه سازی منابع شبکه و سفارشی سازی برنامه های تعمیر و نگهداری.

Data Compression و Feature Extract

روش های یادگیری یکپارچه کمک به کاهش ابعاد داده از طریق تکنیک هایی مانند تجزیه و تحلیل جزء اصلی (PCA) این ساده سازی مجموعه داده های بزرگ، ساخت ذخیره سازی و پردازش موثرتر است.همچنین به استخراج ویژگی های مربوطه برای تجزیه و تحلیل بیشتر کمک می کند.

برنامه های کاربردی در شهرهای هوشمند

  • تحلیل جریان ترافیک
  • نظارت بر محیط زیست
  • بهینه سازی مصرف انرژی
  • مدیریت امنیت عمومی