El objetivo de Internet of Things (IoT) es desarrollar un entorno más inteligente y un estilo de vida simplificado al ahorrar tiempo, energía y dinero. A través de esta tecnología, los gastos en diferentes industrias se pueden reducir.
Las enormes inversiones y muchos estudios que se ejecutan en IoT han convertido a IoT en una tendencia creciente en los últimos años. IoT es un conjunto de dispositivos conectados que pueden transferir datos entre sí para optimizar su rendimiento; estas acciones ocurren automáticamente y sin conocimiento o entrada humana.
IoT incluye cuatro componentes principales:
1) sensores
2) redes de procesamiento
3) analizar datos
4) monitorear el sistema
Los avances más recientes en IoT comenzaron cuando las etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID) se pusieron en uso con mayor frecuencia, los sensores de menor costo se volvieron más disponibles, la tecnología web se desarrolló y los protocolos de comunicación cambiaron.
Los dispositivos de las ciudades inteligentes generan datos de forma continua, lo que indica que los datos recopilados de las aplicaciones de gestión del tráfico, la salud y la energía proporcionarían un volumen considerable. Además, dado que la tasa de generación de datos varía para diferentes dispositivos, el procesamiento de datos con diferentes tasas de generación es un desafío. Por ejemplo, la frecuencia de la actualización de los sensores GPS se mide en segundos, mientras que la frecuencia de las actualizaciones de los sensores de temperatura se puede medir por hora. Si la tasa de generación de datos es alta o baja, siempre existe el peligro de pérdida de información importante.
El aprendizaje automático es un subcampo de la informática, un tipo de Inteligencia Artificial (IA) que proporciona a las máquinas la capacidad de aprender sin programación explícita. El aprendizaje automático evolucionó a partir del reconocimiento de patrones y la teoría del aprendizaje computacional. Allí, se discuten algunos conceptos esenciales del aprendizaje automático, así como los algoritmos de aprendizaje automático aplicados con frecuencia para el análisis inteligente de datos. (De, IOT y Comunidad de los EE. UU.)
