物联网将生成大量数据，这些数据可以帮助城市预测事故和犯罪；让医生实时了解起搏器或生物芯片的信息；通过对设备和机器进行有计划的维护，实现各个行业的高效生产效率；创建真正的智能家用电器，并在自动驾驶汽车之间提供关键的通信。物联网带来的可能性是无限的。随着联网设备和传感器的迅速扩展，它们创建的数据量将成倍增加，接下来的问题是如何分析这些海量性能数据。事情就是这样：保持IoT生成数据并获得见解的速度的唯一方法是机器学习。什么是人工智能，什么是机器学习？人工智能是对能够感知周围世界，制定计划并做出决策以实现目标的行为主体的研究。它的基础包括数学，逻辑，哲学，概率论，语言学，神经科学和决策理论。许多领域都属于人工智能类别，例如计算机视觉，机器人技术，机器学习和自然语言处理。机器学习是人工智能的一个分支，其目标是允许计算机自己学习。机器学习算法使它能够识别数据中的模式，然后建立解释世界的模型，并在没有明确的预编程规则和模型的情况下预测事物。为什么机器学习很重要？人工智能将比任何其他创新更能塑造我们的未来，任何不了解人工智能的人很快就会发现自己落后了。在许多人工智能冬天和“虚假繁荣”之后，数据存储和计算机处理能力的快速发展极大地改变了游戏规则。机器学习极大地改善了计算机视觉（机器识别图像或视频中对象的能力）。例如，如果您收集了成千上万甚至数百万张图片，则需要分别标记它们。例如，您想用猫来标记图片。然后，该算法尝试建立一个模型，该模型可以准确地给出每张猫的照片的标签。一旦精度足够高，机器就可以“学习”所需要的信息。猫是什么样的。例如，跟踪健康状况的可穿戴设备已经是一个新兴行业，但是很快这些设备将发展成为互连并连接到Internet的设备，这些设备可以跟踪您的健康状况并提供健康服务的实时更新。如果您的某个特定指标达到阈值，则会通知您的医生-例如，心率已升高到不安全的水平，甚至停止。为了指出潜在的问题，必须从正常和异常的角度分析数据，这需要基于实时数据流快速识别相似性，相关性和异常。可以由在医疗服务行业工作的个人来完成吗？ -实时查看数千名患者的数据，并正确决定何时发送紧急信息？不可能编写代码或规则来搜索数据以找到已知模式是费时的，充满错误，并且仅限于识别先前已知的模式。为了在收集到数据后立即分析数据以准确识别以前已知的和以前从未见过的新模式，还必须使用可以生成和聚合这些大数据的机器来了解正常行为并追踪和发现并标记可能表明严重健康问题的任何异常内容。物联网的实现依赖于能够获得隐藏在庞大且不断增长的数据海洋中的见解。由于当前的方法无法扩展到物联网的规模，因此物联网有望实现的未来取决于机器学习来发现模式，相关性和异常，而这些模式，相关性和异常可能会改善我们的日常生活方面。机器学习是我们通往人工智能旅程的核心。同时，它将改变每个行业，并对我们的日常生活产生巨大影响。