資料超載！如此諸多的物聯網應用都在產生大量的資料，以至於僅僅依靠人力而無法進行實時的分析和利用。
在物聯網系統回應方面，資料科學家通過分析大量的資料來識別模式並定義規則。儘管世道變遷，新因素的出現卻一直都在影響正確行動的採取。你應該如何確保你的物聯網系統在變化的環境中，仍然能夠做出最佳響應。
「機器學習使計算機富有了學習能力，不需要顯示的程式指令就能建立演算法，從資料中學習並做出**。」arthur samuel如是說。
給乙個簡單的物聯網應用定義乙個規則——比如當溫度太高時，就把發動機關掉——該規則非常簡單。然而確定多個感測器的輸入與外部因素之間的相關性是非常困難的。現在僅考慮一種情況，根據自動售貨機的銷售報告，庫存水平，當地的天氣預報，當地活動和**廣告等感測器資料，你必須決策何時派遣一輛卡車去補充自動售貨機的商品。判斷時間錯誤或傳送錯誤的商品，你都將因為沒有足量的正確用品補充自動售貨機的**量而導致銷售失敗。
大多數物聯網平台（包括azure、ibm沃森、splunk、aws和谷歌）現在都提供機器學習能力。這使得物聯網系統能夠去分析感測器資料，尋找相關性，並做出最佳響應。該系統不斷觀測它的**是否準確，同時不斷完善自身的訓練演算法。目前，主要有2類機器學習方法：
監督學習。它是指在一組例項的基礎上開發一種演算法。例如，乙個簡單的用例可能是乙個產品每天的銷售記錄。該演算法計算的是一種相關性，有關每個產品在一天之中到底有多少有可能會被**。這個資訊有助於確定何時傳送卡車來補充自動售貨機。
無監督學習不提供標籤（如銷售/天），系統需要自己去分析。相反，它提供了所有對分析有用的資料，而讓系統去主動識別不那麼明顯的相關性，例如，**折扣、本地事件和天氣都會影響自動售貨機的銷售，因此，在確定補充時間表時，這些因素都需要考慮在內。
許多公司開始手工定義他們物聯網系統的業務規則。然後，隨著他們收集到更多有關外部影響因素的資料和資訊，便開始增加基於機器學習的規則。
機器學習系統資源：
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