一、機器學習對物聯網來說意味著什么

　　1.使數據有用

　　如今的機器學習算法通過梳理數據集這種方式，而人類沒辦法做到這一點。據估計，物聯網的持續增長，到了2021年，它可能達到價值1.6億美元的高點，這就意味著會需要更多的算法來跟上相應的數據上漲。

　　正如ABI研究所指出的，機器學習的最新進展使其能夠進行預測分析，這意味著采用這些算法的企業可以更好地預測未來的市場趨勢，并更成功地瞄準未來的客戶。

　　2.使物聯網更安全

　　機器學習不僅僅是由企業或創新者所使用，它也用于安全目的，目前已有機器學習算法正在應對網絡威脅。

　　像數據分析一樣，使用機器學習算法可以極大地幫助網絡安全分析。無論是幫助解決行業中的勞動力問題，努力吸引滿足富裕客戶需求的一流人力資本，還是尋找和關閉物聯網漏洞，機器學習對安全行業來說都是一個巨大的福音。

　　這些算法可以處理的操作范圍也是值得一提的。機器學習可用于更有效地監控數據交換，例如比特幣挖掘，此外，也可以分析歷史數據，甚至在事件發生之前就預測威脅和犯罪行為。

　　二、企業應用機器學習過程中常犯的錯誤

　　1：過于復雜的機器學習功能

　　為了訓練基本的非結構化內容用例，組織有可能使用需要大量數據的機器學習工具。使用經過驗證的機器學習工具，這些工具包含高級算法，可以使用小數據集進行訓練，并且可以在幾個小時內完全投入生產，而不需要在一個樣本集中使用數十萬個文檔來啟動項目，這可能需要數周甚至數月的時間。

　　2：過于依賴機器人流程自動化(RPA)

　　機器人流程自動化(RPA)通過連接到原有系統和外部數據源來提高效率而備受贊譽。它可以快速部署，其數字工作者易于配置，一旦就位，他們就可以像人類一樣執行工作。機器人流程自動化(RPA)和機器學習技術之間的最大區別是機器人流程自動化(RPA)專注于重復的結構化工作，而機器學習旨在理解結構化和非結構化內容。機器人流程自動化(RPA)需要機器學習技術來為其數字工作者提供智能內容，從而為他們提供認知技能，以提取有用的信息并獲得智能，從各種形式的內容中學習，獲取文檔的含義和意圖以及增加決策能力。

　　3：假設他們知道將機器學習技術應用于何處

　　企業啟動自動化項目時，并不總是選擇要啟動的正確流程。這是因為許多公司在組織過程知識上被分隔開來。此外，高層管理人員不參與日常工作流程，也缺乏流程文檔，因此越來越難以真正發現哪些流程已準備好進行自動化。在項目開始之前，將流程智能結合起來，將使企業全面了解在何處應用機器人流程自動化(RPA)和機器學習解決方案，以及它們對組織的預期價值和節省——所有這些都基于數據，而不是基于意見或偏見。

　　4：錯過高價值的業務案例

　　通常，企業將依靠常規知識并選擇常發生的任務，因為它看起來可以帶來很好的效果。但是，這種臨時的流程選擇方法可能會忽略其他帶來更好投資回報機會的商業機會。雖然從對組織的干擾或與終用戶的交互影響小的區域開始是完全可以接受的，但是應該記住如何在整個組織內快速輕松地“登陸并擴展” 機器學習。