机器学习对物联网意味着什么？企业应用机器学习时常犯哪些错误？

物联网（Internet of Things，简称IoT）在全球瞩目，物联网技术的迅猛发展也意味着人们不断追求更有效的运用，而机器学习正是一种有力手段。简而言之，机器学习是让计算机系统直接从数据中学习，而无需被显式编程。物联网将传感器、客户端和云计算服务分布在各处，再加上大量讯号和传输机器，机器学习成为实现全新的物联网和精准的感知实际的一种方案。



　　机器学习在物联网应用中的意义是显而易见的，有几个重要的方面，比如提高安全和效率，成就物联网实现让世界更智能的目标。仅从一种技术的角度来看，机器学习用来处理大量非结构化和流失性数据，构建智能算法，实现自我配置，可以让物联网及其设备做出更恰当更快速的决策，可以给用户带来更多便利。

老实说，使用机器学习进行物联网应用不是没有风险，企业可能会犯哪些错误呢？下面我们来分析一下：

首先，企业使用机器学习的盲目性易存在。很多时候，他们期望从机器学习中获取立竿见影的效果，但是有些细节往往被忽略掉，从而影响了机器学习的效率。比如，数据的采集和搜集，以及运算模型的定义，不仅要考虑如何解决问题，还要考虑资源和能力等方面，否则就容易在一个局部找到最优解，而无法找到更为精准的解决方案。

其次，企业在进行机器学习应用时，容易因忽略模型失效而过早信心，缺乏再测试的信心。机器学习以训练模型为基础，而模型的最终效果却受到许多因素的影响，可能会存在一些想象不到的错误，比如模型在现实数据中表现出结果夸大和失真的情况。为此，模型在使用正式应用前，企业应该多加测试，进行检查比较，以确保在真实环境中正确有效地工作。

此外，企业使用机器学习时，易忽略真实环境的变化，可能犯出一旦发生变化就判断失效的错误。很多企业都会过度依赖数据，而没有足够的关注和预测数据的变化，他们只是根据预先录入的数据进行模型设计，任何对真实环境改变的反应都会导致模型的失效，因而企业使用机器学习应用时不可能仅仅采用较为僵化的做法，而应该更具实际情况动态优化模型，以避免大规模数据失真。

最后，不少企业使用机器学习应用时，往往会由于过度依赖已有模型而忽略了模型质量的改进，一旦发生模型效果不理想，她们可能只能重新审视模型而无法改变它。实际上，机器学习模型可能由于大量训练会表现出“过训...