用戶永遠(yuǎn)是企業(yè)最寶貴的資產(chǎn)，這需要企業(yè)開展合作、創(chuàng)造，以及創(chuàng)意，而采用機(jī)器學(xué)習(xí)將簡(jiǎn)化這個(gè)過程，使企業(yè)能夠理解這些想法將如何被生成、重復(fù)和執(zhí)行。

根據(jù)福布斯的調(diào)查報(bào)告，到2020年，全球物聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)價(jià)值將達(dá)到4570億美元。制造業(yè)、運(yùn)輸和物流業(yè)將占據(jù)特別大的市場(chǎng)份額，但更多的公司可能很快就能分享物聯(lián)網(wǎng)革命的收益。

研究機(jī)構(gòu)Gartner公司認(rèn)為，到2020年，超過65％的企業(yè)采用物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品。企業(yè)可以選擇通過物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品獲得大量數(shù)據(jù)，但他們?nèi)绾斡行Ю�用這些數(shù)據(jù)來推動(dòng)業(yè)務(wù)發(fā)展？機(jī)器學(xué)習(xí)可以證明是實(shí)現(xiàn)這一增長(zhǎng)的一種特別有效的解決方案。

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

機(jī)器學(xué)習(xí)雖然是一種復(fù)雜的人工智能，但并不是一種新的計(jì)算現(xiàn)象。“機(jī)器學(xué)習(xí)”一詞實(shí)際上是在20世紀(jì)50年代后期創(chuàng)造的，然而，通過使用機(jī)器學(xué)習(xí)來優(yōu)化業(yè)務(wù)流程早已超出了許多公司的實(shí)際能力。

這主要是與傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)使用的算法相比，機(jī)器學(xué)習(xí)算法更為復(fù)雜。在通常情況下，計(jì)算機(jī)將解決一些問題，因?yàn)樗�已�?jīng)進(jìn)行了專門編程。然而，機(jī)器學(xué)習(xí)算法在使用大量數(shù)據(jù)來指導(dǎo)他們的決策和預(yù)測(cè)方面存在一些差異。

例如，用于電子郵件的軟件可以通過選擇垃圾郵件中常用的短語(yǔ)來對(duì)垃圾郵件進(jìn)行更有意義的分類。同時(shí)，Netflix公司可以通過用戶之前購(gòu)買的內(nèi)容來推薦新電影和節(jié)目。這些都是機(jī)器學(xué)習(xí)的直接示例。

為什么越來越多的公司開始使用機(jī)器學(xué)習(xí)？

傳統(tǒng)上，對(duì)利用機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣的企業(yè)一直受到供應(yīng)和維護(hù)用于托管和執(zhí)行機(jī)器學(xué)習(xí)算法的計(jì)算機(jī)和存儲(chǔ)設(shè)備成本的限制。然而，由于云計(jì)算的本質(zhì)和技術(shù)進(jìn)步，啟動(dòng)這些算法已成為一種更可行的選擇。

如今，許多企業(yè)可以輕松利用云計(jì)算解決方案，使他們能夠無限擴(kuò)展計(jì)算和存儲(chǔ)以滿足他們的機(jī)器學(xué)習(xí)需求。

這些業(yè)務(wù)還受益于高性能計(jì)算服務(wù)，由于可用的按次付費(fèi)訂閱模式，這些服務(wù)可以保持在其可接受的成本范圍內(nèi)。

正如一些媒體對(duì)這種情況的描述，“云計(jì)算將成為使機(jī)器學(xué)習(xí)恢復(fù)生機(jī)的理想替代品�！�

物聯(lián)網(wǎng)如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)更有效

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)有很多值得稱贊的優(yōu)點(diǎn)，但其算法的有效性仍然嚴(yán)重依賴于輸入數(shù)據(jù)。

大量的相關(guān)數(shù)據(jù)可以推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，就像有用的線索可以幫助偵探得出更明智的結(jié)論一樣。

正是因?yàn)檫@個(gè)原因，物聯(lián)網(wǎng)才能為這項(xiàng)技術(shù)提供理想的用例。各種各樣的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以高度頻繁地生成數(shù)據(jù)，然后將這些數(shù)據(jù)放入機(jī)器學(xué)習(xí)算法中。例如，企業(yè)的關(guān)鍵設(shè)備提供的信息可以幫助其（或者更準(zhǔn)確地說是機(jī)器學(xué)習(xí)）預(yù)見這些設(shè)備可能出現(xiàn)的故障或可能運(yùn)行多久。這些啟示可以幫助企業(yè)節(jié)省維護(hù)時(shí)間。

運(yùn)輸行業(yè)和物流行業(yè)也將被機(jī)器學(xué)習(xí)吸引。這是因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)可以從車輛中獲得大量的數(shù)據(jù)，以幫助提高這種安全性和可靠性。

越來越多的企業(yè)開始采用云計(jì)算

當(dāng)然，為了最大限度地提高機(jī)器學(xué)習(xí)的效率，企業(yè)需要足夠的云計(jì)算訪問權(quán)限。幸運(yùn)的是，公共云將在企業(yè)領(lǐng)域廣泛發(fā)展。

根據(jù)對(duì)IT行業(yè)相關(guān)人士進(jìn)行的調(diào)查研究，約37％的受訪者表示，其工作量將在本地部的數(shù)據(jù)中心上運(yùn)行，不過到2020年，這一比例可能會(huì)下降至約27％。

與此同時(shí)，約31％受訪的者表示，采用公共云承載其工作量；然而，這個(gè)數(shù)字在2020之前將會(huì)上到約41％。

預(yù)計(jì)私有云和混合云在這段時(shí)間內(nèi)的使用量也會(huì)增長(zhǎng)。企業(yè)也可以從這些值得關(guān)注的云解決方案提供商所強(qiáng)調(diào)的物聯(lián)網(wǎng)示例中獲得靈感。