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用戶永遠是企業最寶貴的資產，這需要企業開展合作、創造，以及創意，而采用機器學習將簡化這個過程，使企業能夠理解這些想法將如何被生成、重復和執行。

根據福布斯的調查報告，到2020年，全球物聯網市場價值將達到4570億美元。制造業、運輸和物流業將占據特別大的市場份額，但更多的公司可能很快就能分享物聯網革命的收益。

研究機構Gartner公司認為，到2020年，超過65％的企業采用物聯網產品。企業可以選擇通過物聯網產品獲得大量數據，但他們如何有效利用這些數據來推動業務發展？機器學習可以證明是實現這一增長的一種特別有效的解決方案。

什么是機器學習？

機器學習雖然是一種復雜的人工智能，但并不是一種新的計算現象。“機器學習”一詞實際上是在20世紀50年代后期創造的，然而，通過使用機器學習來優化業務流程早已超出了許多公司的實際能力。

這主要是與傳統的計算機使用的算法相比，機器學習算法更為復雜。在通常情況下，計算機將解決一些問題，因為它已經進行了專門編程。然而，機器學習算法在使用大量數據來指導他們的決策和預測方面存在一些差異。

例如，用于電子郵件的軟件可以通過選擇垃圾郵件中常用的短語來對垃圾郵件進行更有意義的分類。同時，Netflix公司可以通過用戶之前購買的內容來推薦新電影和節目。這些都是機器學習的直接示例。

為什么越來越多的公司開始使用機器學習？

傳統上，對利用機器學習感興趣的企業一直受到供應和維護用于托管和執行機器學習算法的計算機和存儲設備成本的限制。然而，由于云計算的本質和技術進步，啟動這些算法已成為一種更可行的選擇。

如今，許多企業可以輕松利用云計算解決方案，使他們能夠無限擴展計算和存儲以滿足他們的機器學習需求。

這些業務還受益于高性能計算服務，由于可用的按次付費訂閱模式，這些服務可以保持在其可接受的成本范圍內。

正如一些媒體對這種情況的描述，“云計算將成為使機器學習恢復生機的理想替代品。”

物聯網如何讓機器學習更有效

盡管機器學習有很多值得稱贊的優點，但其算法的有效性仍然嚴重依賴于輸入數據。

大量的相關數據可以推動機器學習算法的發展，就像有用的線索可以幫助偵探得出更明智的結論一樣。

正是因為這個原因，物聯網才能為這項技術提供理想的用例。各種各樣的物聯網設備可以高度頻繁地生成數據，然后將這些數據放入機器學習算法中。例如，企業的關鍵設備提供的信息可以幫助其（或者更準確地說是機器學習）預見這些設備可能出現的故障或可能運行多久。這些啟示可以幫助企業節省維護時間。

運輸行業和物流行業也將被機器學習吸引。這是因為機器學習可以從車輛中獲得大量的數據，以幫助提高這種安全性和可靠性。

越來越多的企業開始采用云計算

當然，為了最大限度地提高機器學習的效率，企業需要足夠的云計算訪問權限。幸運的是，公共云將在企業領域廣泛發展。

根據對IT行業相關人士進行的調查研究，約37％的受訪者表示，其工作量將在本地部的數據中心上運行，不過到2020年，這一比例可能會下降至約27％。

與此同時，約31％受訪的者表示，采用公共云承載其工作量；然而，這個數字在2020之前將會上到約41％。

預計私有云和混合云在這段時間內的使用量也會增長。企業也可以從這些值得關注的云解決方案提供商所強調的物聯網示例中獲得靈感。