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01、Streaming the IoT for Machine Learning将物联网(IoT)串联至机器学习
当前，相关研究正努力让物联网和流分析、机器学习结合起来。2019年，我们可以对这一主题的重大研究翘首以盼，一两家初创企业有望从事相关服务或软件营销。
通常，机器学习使用“存储”数据在“受控”的学习环境中进行训练。在新的模型中，物联网中的流数据提供有用信息，在一个不那么“受控”的环境中实时支持机器学习。这个过程的主要目的是重点关注人机交流，让机器面对各种情况可以作出更灵活更适当的反应。
从一种使用受控环境加有限训练数据的训练模型到一个更加开放的训练系统，需要更复杂的算法。机器学习继而训练系统以合理的精度预测结果，随着初级模型的调整和演进，边缘计算或云计算中的模型将根据需要进行协调以匹配这些变化。MapR(知名大数据企业)的首席应用程序设计师Ted Dunning说:
“我们将看到越来越多的企业以数据流的方式来处理计算，而不是仅仅处理数据并将其存入数据库。这些数据流捕获关键业务事件并反映业务结构，要构建这些大型的，基于流的系统，统一的数据结构是基础。”
02、AI Platforms人工智能平台
大数据作为一种探索工具不断发展趋向成熟，一些企业因此获得了可观回报。最近的一项进展是人工智能平台的使用，人工智能平台将在未来十年产生重大影响。利用人工智能平台处理大数据，是收集商业情报，提高效率的一个重要改进。Anil Kaul，Absolutdata(知名大数据企业)的首席执行官和联合创始人说:
“我们发起了一个电子邮件活动，我认为每个人都要用到大数据分析，但是通过使用人工智能，我们创造了51%的销售增长额。当大数据分析找出你的既定目标对象时，人工智能会建议并生成应该发起的活动。”
人工智能平台将在2019年普及。人工智能平台比传统框架更有效，平台的设计，能够建立与数据科学家和其他工作人员之间快速、高效的交流方式，多方降低成本，比如防止重复工作、自动完成基础任务、消除简单又耗时的内容(复制、数据处理和构建理想客户档案)。
人工智能系列还将提供数据治理，为数据科学家和工作人员带来最佳实践。人工智能会成为一个值得信赖的顾问，帮助确保均匀分工并快速完成工作。人工智能平台可以分为五层逻辑:
②实验层：允许数据科学家开发、测试和验证他们的假设。
③操作和部署层：支持模型管理和部署。这一层提供了管理各种“集装箱化”模型和组件部署的工具。
④智能层：组织和交付智能服务，支持人工智能。
⑤体验层：旨在通过使用增强现实、对话界面和手势控制等技术与用户交互。
大数据技术还在不断变革之中，再不学习大数据技术你真的就落后了，现在报名学习大数据开发还来得及
