本文譯至：
（1）高精度特徵值的抽出從傳
感器裝置
收集的原始資料，由於
感測器的故障或異常導致的缺失插補，處理取樣速度不同的多個感測器
的資料同步，
電源噪音或隨機噪音的
過濾，非意
圖的趨勢
成分的去除等要求，就算目的是解析
簡單的資料，複雜且費
時的資料清理（資料の前處理）
在許多場合仍是必要的。
資料清理任
務精度不高的話，就不能取出好的特徵
值用於之後的機器學習或
優化等等的分析。典型的資料清理的例子如圖2
，圖3所示。
圖2:資料的缺失，取樣週期不同的兩種資料（左），缺失位置的資料插補，以及，取樣週期的同步（重新採取）的例子（右）
資料清理任
務完成後，根據資料的種類（聲音，
**，各種
感測器資料等等），
選擇良好地表示該性質
的特徵值
，資訊量
壓縮後就能
高效地解析資料，也能提高機器學習等的
識別精度。
4:各種特徵
值的例子：心
電圖資料的
qrs（上）聲音資料的
mfcc
（左）
**資料的
邊緣（亮度的
變化量）（右）
構建IoT系統必須的五項內容 Page 3
本文譯至 2 高度的分析實現 抽取出的高精度特徵 值適用於機器學 習演算法，從 時間序列資料計 算異常度，自 動檢查異常狀況或 變化點 圖5 等，能 應用於人眼難以判斷的現象的自動檢測 診斷。同時，使用 過去資料來生成模型，未來的趨勢 圖6 對故障的 預知等也是有幫助的。在圖形 感測器輸入的情況下，...
構建IoT系統必須的五項內容 Page 4
本文譯至 3 計算資源的整體優化 下面說一說在iot系統 構建中特別重要的系統整體 優化。為了 優化整個iot系統，對 象資料或根據演算法的資料量和運算，網 絡頻寬負 荷的特徵 值的抽取，演算法的調優任 務變得必要。同時伺服器 環境，雲和網路技 術的整合等也變得必要，最優的iot系統 的構建，多種知...
關於DevOps我們必須了解的五項事實
devops絕不僅僅是炒作的產物，合理加以運用後其將成為各團隊的致勝利器。不用說十年前，甚至就有幾年之前，一家技術企業想要在一天之內部署10項應用更新的想法還仍然只是種荒謬的妄想。但現在，devops環境已經足以讓這一切變成現實。canciosi還針對devops給出了以下五項重要觀點。devops...