Makine öğrenimi ve nesnelerin interneti dijitalleşme sürecinin en önemli iki adımı. Forbes’e göre, 2016 ve 2020 yılları arasında küresel IoT pazarı 157 milyar dolardan 457 milyar dolara çıkacak. Bu alanda yapılan yatırımlarda üretim, lojistik ve nakliye gibi önde gelen endüstriler en büyük katkıyı alacak.
Teknoloji araştırma şirketi Gartner ise işletmelerin yüzde 65’inden fazlasının 2020 yılına kadar IoT ürünlerini benimseyeceğini tahmin ediyor. IoT alanında yaşanan gelişmeler, veri odaklı diğer teknolojileri de etkiliyor. Veri miktarı ne kadar büyük olursa, algoritmanın karar verme yetenekleri o kadar doğru olur. Bu nedenle makine öğrenimi ve nesnelerin interneti şirketlerin ve süreçlerin dijitalleşmesinde kritik bir öneme sahip.
Makine öğrenimi ve Nesnelerin İnterneti birlikteliği
Aşağıda, makine öğreniminin iş optimizasyonlarını sağlamak için IoT ile birlikte çalışan üç farklı senaryo bulunmaktadır:
♦ İzleme: Azure makine öğrenimi, zaman serilerindeki anormallikleri tespit etmek için IoT cihazları tarafından gönderilen veri beslemelerinde kullanılabilir. Trendler, pozitif ve negatif değişimler, canlı akış makine öğrenimi ile takip edilebilir ve anormallikler tespit edilebilir.
♦ Tahmine dayalı bakım: Tahmine dayalı bakım, bir kuruluşun maliyetlerini doğrudan etkiler. Makine öğrenimi algoritmalarının bir cihazın arıza yapma olasılığını öngörme yeteneği, bir ekipmanın ömrü ve arıza nedenlerini hesaba katarak, işletmenin bakım süresini önemli ölçüde azaltır. İşletme maliyetini optimize etmesini sağlar.
♦ Telemetri: Taşımacılık ve lojistik endüstrileri için benimsenmesi istenen bir teknoloji haline getirmektedir.
Popüler bulut sağlayıcıları arasında Microsoft, tam teşekküllü bir IoT ve makine öğrenimi çözümü sunan ilk şirket oldu. Sunulan teknolojilerin listesi ise şekilde:
♦ AzureIoTHub
♦ AzureIoTsuit
♦ AzureIoTEdge
♦ AzureEventHub
♦ Azure Stream analytics
♦ Azure Machine learning
♦ Microsoft cognitive services
Supporting Technologies
◊ Azure Event Hub
◊ Azure Service bus topics
◊ Azure event grid
