隨著物聯網(IOT)的使用，當前的商業世界正在發生變化。物聯網正在幫助從各種來源明顯捕獲大量數據。然而，收集、處理和分析數據變得非常復雜，因為無法計算的物聯網設備會產生大量的數據。

人工智能(AI)和物聯網(IOT)是目前發展迅速的兩個信息學領域。由于人工智能（AI）和物聯網（IoT）是相互關聯的領域，它們之間的協同作用大大提高了每個元素的功能，因此通常沒有預期的資源競爭。了解這一點的方法是了解人工智能在處理大量數據方面的最佳作用，而物聯網設備是提供必要數據流的理想熱點。

一，重新定義業務。

人工智能和物聯網正在重新思考企業的表現。一方面，人工智能是一個開創性的機器學習子集，通過實時分析和更大的互動，為執行更好的任務提供了方法；另一方面，物聯網通過有效的智能技術增加了設備和人之間的通信規模。物聯網和人工智能的轉換使其應用程序更加不同和具有開創性。

二，物聯網。

物聯網和人工智能是兩種離散創新，對不同行業影響很大。物聯網(IOT)是一種數字傳感系統，而人工智能則轉化為大腦，它決定了控制整個系統的決策。人工智能與物聯網的強大結合，人工智能物聯網提供了自我修復和自我校正的智能連接系統。

在過去的3-5年里，獲取大量數據的能力有所提高。這些進步給安全和隱私帶來了新的風險和擔憂。大量的組織專有信息和用戶數據正成為全球政府部門和黑網黑客的誘人目標。這種擴展功能也伴隨著新的責任。

傳感器現在將應用于一切。目前，這一推論可以從每個事務或流程中實時收集大量數據。在客戶服務部門、制造環境和人們家中的消費品中，物聯網設備引領著這一數據收集過程。任何帶芯片組的設備都可以與網絡連接，每天每分鐘流量傳輸大量信息。

目前，復雜的算法使我們能夠從每一個可能的角度進行預測和分析。機器學習(ML)是人工智能(AI)的子集，它的工作流程得到了升級，并通過新的合作簡化了解決問題的過程。

三，綜合效應。

物聯網通過互聯網和人工智能通過設備連接收集大量信息，特別是通過其突破性系統，機器學習有助于吸收和評估這些數據。通過難以置信的先進傳感器，物聯網設備中的機器學習可以幫助識別和檢測數據收集中的故障。這種創新可以在不確定的時間范圍內確定內部事物，如刺激空氣、溫度、濕度、污染、聲音、振動、光線等。與傳統創新相比，物聯網和機器學習使操作數據的速度提高了20倍，精度更高。這就是為什么使用人工智能技術的組織看到了收入增長。

這種遷移的原因有很多。一是幫助減少網絡流量，因為物聯網設備可以創建大量數據。與所有被監控的物聯網設備流傳輸的數據相比，我們目前認為的大數據似乎很少。將處理過程重新定位為物聯網設備的另一個合法性是，在許多情況下，數據的價值非常短。這確實是人工智能創新的絕招。

結論：
事實上，數據必須立即處理，否則其值將變為零。實際情況是在過程控制循環中使用提取的數據。如果有連續的流動反應器，反饋應不斷應用，以提高生產產品的質量。

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