Ang hindi pa tapos na pagkatuto ay isang uri ng pagkatuto ng makina na nagpapakilala ng mga padron sa data nang walang preflusioned na mga label. Sa konteksto ng Internet of This (IoT), gumaganap ito ng isang mahalagang papel sa pangangasiwa at pagsusuri ng malalaking volume ng datos na nililikha ng mga konektadong aparato.Ang artikulong ito ay nag-iinsplora ng ilang mga real-world application ng hindi makikipag-aaral sa IoT data management at analysis.

Ang Walang - Kupas na Pagtuklas sa mga IoT Network

Ang mga hindi natukoy na mga algorithm na pagkatuto ay malawakang ginagamit upang madetek ang mga analomalye sa mga sistemang IoT. Ang mga algorithm na ito ay sumusuri sa mga data stream upang matukoy ang mga kakaibang padron na maaaring magpahiwatig ng mga sira ng seguridad, mga diperensiya ng aparato, o mga isyung pang-operasyon.Ang maagang pagtutop ay tumutulong upang maiwasan ang mga kabiguan at pain ang pagiging maaasahan ng sistema.

Pag - aalaga sa mga May Devace Management

Ang mga teknik na pang-kompyuter ay grupo ng mga katulad na aparatong IoT batay sa kanilang mga katangiang datos. Nakatutulong ito sa pag-organisa ng mga aparato, pag-iinam ng mga mapagkukunang network, at pag-aayos ng mga iskedyul ng pagpapanatili. halimbawa, ang mga aparatong may katulad na mga aspeto ng paggamit ay maaaring pangasiwaan nang sama-sama.

Pagsupil at Pag - aalis ng mga Data

Ang mga hindi pa nailalapat na pamamaraan sa pagkatuto ay tumutulong sa pagbabawas ng data dimensipalidad sa pamamagitan ng mga pamamaraan tulad ng pangunahing sekwensiyang analisis (PCA).Ito ay nagpapasimple ng malalaking datasets, na gumagawa sa pag-iimbak at pagpoproseso ng mas mahusay.Ito rin ay tumutulong sa pagkuha ng mga kaugnay na katangian para sa karagdagang pagsusuri.

Mga Aksiyon sa Mahuhusay na Lunsod

  • Pagsusuri sa daloy ng trapiko
  • Pagsubaybay sa Kapaligiran
  • Tamang - tama ang paggamit ng enerhiya
  • Pangangalaga sa kaligtasan ng publiko