Machine learning
Un insieme di tecniche che permettono al software di imparare schemi da dati di esempio e applicarli a nuovi input, invece di seguire regole scritte a mano.
Il machine learning, o apprendimento automatico, comprende gli algoritmi che adattano un modello ai dati e poi usano quel modello per classificare, prevedere o raggruppare nuove osservazioni. Nell’IoT è il modo principale per estrarre significato da flussi di telemetria troppo grandi o troppo sottili per soglie scritte a mano. Un modello può imparare come suona un motore in buone condizioni da settimane di registrazioni e poi segnalare gli scostamenti da quella linea di base.
Le due fasi sono l’addestramento del modello, pesante dal punto di vista computazionale e di solito svolto nel cloud, e l’inferenza, che può girare su hardware a risorse limitate. Il compromesso è che un modello vale quanto i dati con cui è stato addestrato: un sensore spostato in un nuovo sito può comportarsi in modo diverso e richiedere un nuovo addestramento. Vedi Che cos’è l’AIoT? per capire come si inserisce nel mondo dei dispositivi connessi.
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