Несупервісне навчання є типом машинного навчання, який визначає візерунки в даних без заданих етикеток. У контексті інтернету речей (IoT) він відіграє важливу роль у управлінні та аналізі великих обсягів даних, що генеруються підключеними пристроями. У статті досліджуються деякі реальні програми несупервісного навчання в управлінні даними Інтернету речей та аналіз.

Аномалі виявлення в мережі Інтернету речей

Несупервісні алгоритми навчання широко використовуються для виявлення аномалії в системах Інтернету речей. Ці алгоритми аналізують потоки даних для виявлення незвичайних шаблонів, які можуть вказувати порушення безпеки, несправності пристрою або оперативні проблеми. Раннє виявлення допомагає запобігти збої та підвищує надійність системи.

Кластеризація для управління пристроями

Технології кластеризації групи подібних пристроїв Інтернету речей на основі їх характеристик даних. Це допомагає в організації пристроїв, оптимізації мережевих ресурсів та налаштування графіків обслуговування. Наприклад, пристрої з аналогічними схемами використання можуть бути зуміли колективно.

Вилучення даних та визначення функції

Методика навчання несупервісних методів допомагає у зниженні об’ємності даних за допомогою методів, таких як основний аналіз компонентів (PCA). Це спрощує великі дані, що робить зберігання та обробки більш ефективним. Також вона допомагає у видобуванні відповідних функцій для подальшого аналізу.

Додатки в смарт-місті

  • Аналіз потоку трафіку
  • Моніторинг навколишнього середовища
  • Оптимізація споживання енергії
  • Управління безпекою