面向物联网的机器学习与数据分析
信号处理
2020-07-09 v1 机器学习
摘要
物联网（IoT）应用的数量已呈爆炸式增长，产生了大量用于智能数据处理的数据。然而，多变的 IoT 基础设施（即云、边缘、雾）以及 IoT 应用层协议在收发消息上的局限性，成为构建智能 IoT 应用的障碍。这些障碍使当前智能 IoT 应用无法自适应地从其他 IoT 应用学习。本文中，我们批判性审视 IoT 生成数据如何被处理以进行机器学习分析，并强调在 IoT 环境中推进智能解决方案的当前挑战。此外，我们提出一个使 IoT 应用能自适应地从其他 IoT 应用学习的框架，并给出一个该框架如何应用于文献中真实研究的案例。最后，我们讨论了影响未来 IoT 智能应用的关键因素。
引用
@article{arxiv.2007.04093,
title = {Machine learning and data analytics for the IoT},
author = {Erwin Adi and Adnan Anwar and Zubair Baig and Sherali Zeadally},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.04093},
year = {2020}
}