本文摘要：用户总有一天是企业最宝贵的资产，这必须企业积极开展合作、建构，以及创新，而使用机器学习将修改这个过程，使企业需要解读这些点子将如何被分解、反复和继续执行。

用户总有一天是企业最宝贵的资产，这必须企业积极开展合作、建构，以及创新，而使用机器学习将修改这个过程，使企业需要解读这些点子将如何被分解、反复和继续执行。根据福布斯的调查报告，到2020年，全球物联网市场价值将超过4570亿美元。

制造业、运输和物流业将占有尤其大的市场份额，但更加多的公司有可能迅速就能共享物联网革命的收益。研究机构Gartner公司指出，到2020年，多达65％的企业使用物联网产品。企业可以自由选择通过物联网产品取得大量数据，但他们如何有效地利用这些数据来推展业务发展？机器学习可以证明是构建这一快速增长的一种尤其有效地的解决方案。

什么是机器学习？机器学习虽然是一种简单的人工智能，但并不是一种新的计算出来现象。“机器学习”一词实质上是在20世纪50年代后期建构的，然而，通过用于机器学习来优化业务流程早就远超过了许多公司的实际能力。这主要是与传统的计算机用于的算法比起，机器学习算法更加简单。

在一般来说情况下，计算机将解决问题一些问题，因为它早已展开了专门编程。然而，机器学习算法在用于大量数据来指导他们的决策和预测方面不存在一些差异。例如，用作电子邮件的软件可以通过自由选择垃圾邮件中常用的短语来对垃圾邮件展开更有意义的分类。

同时，Netflix公司可以通过用户之前出售的内容来引荐新的电影和节目。这些都是机器学习的必要示例。

为什么更加多的公司开始用于机器学习？传统上，对利用机器学习感兴趣的企业仍然受到供应和确保用作托管地和继续执行机器学习算法的计算机和存储设备成本的容许。然而，由于云计算的本质和技术变革，启动这些算法已沦为一种更加不切实际的自由选择。

如今，许多企业可以精彩利用云计算解决方案，使他们需要无限拓展计算出来和存储以符合他们的机器学习市场需求。这些业务还获益于高性能计算出来服务，由于能用的按次收费订阅者模式，这些服务可以维持在其可拒绝接受的成本范围内。正如一些媒体对这种情况的叙述，“云计算将沦为使机器学习完全恢复生机的理想替代品。”物联网如何让机器学习更加有效地尽管机器学习有很多值得称赞的优点，但其算法的有效性依然相当严重依赖输出数据。

大量的涉及数据可以推展机器学习算法的发展，就像简单的线索可以协助刑警得出结论更加明智的结论一样。正是因为这个原因，物联网才能为这项技术获取理想的用例。

各种各样的物联网设备可以高度频密地分解数据，然后将这些数据放进机器学习算法中。例如，企业的关键设备获取的信息可以协助其（或者更加精确地说道是机器学习）意识到这些设备有可能经常出现的故障或有可能运营多久。这些救赎可以协助企业节省确保时间。

运输行业和物流行业也将被机器学习更有。这是因为机器学习可以从车辆中取得大量的数据，以协助提升这种安全性和可靠性。

更加多的企业开始使用云计算当然，为了最大限度地提升机器学习的效率，企业必须充足的云计算采访权限。幸运地的是，公共云将在企业领域普遍发展。根据对IT行业涉及人士展开的调查研究，大约37％的受访者回应，其工作量将在本地部的数据中心上运营，不过到2020年，这一比例可能会上升至约27％。

与此同时，大约31％访谈的者回应，使用公共云支撑其工作量；然而，这个数字在2020之前将会上到大约41％。预计私有云和混合云在这段时间内的使用量也不会快速增长。

企业也可以从这些有一点注目的云解决方案提供商所特别强调的物联网示例中取得启发。

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