If you’ve been listening to all the hype around the Fourth Industrial Revolution, the Internet of Things, Industrie 4.0, or my favorite, the Industrial Internet of Things (pretty sure they’re all roughly the same thing), you’ve no doubt heard the term机器学习四处乱逛。

我在几乎所有出版物的文章中都经常读到它。但是它到底是什么，它如何工作？

根据sas.com，“机器学习是一种可自动化分析模型构建的数据分析方法。”听起来很花哨。

“使用迭代从数据中学习的算法，机器学习使计算机可以找到隐藏的见解，而无需明确编程在哪里寻找。”喜欢魔术！

因此，这是一个奇特的定义，但是让我们拆开并确切地弄清楚这意味着什么。

基本上，机器学习使用比我更聪明的人构建的算法来筛选大量数据并识别模式。

这些算法旨在从他们分析的数据中学习，添加一些编程的直觉和细微差别（这是一个有趣的概念），然后更改算法以寻找其他模式。

换句话说，我们正在教计算机如何使用一定的数据点钓鱼，而不是将其用作数据标记，以回答道路上的预编程问题。

可以这样想：而不是对3x3的答案进行编程的计算机，而是用弄清楚3x3的步骤进行编程。基本上，我们告诉计算机如何解决问题，而不是告诉它解决给定问题的方法是什么。

这是一个巨大的交易。这很酷视觉学习工具为此如何工作。

那么我们打算在哪里使用机器学习？简单答案：到处都是！但是，一些更有趣的应用程序正在工业和医疗保健领域中找到。

我最喜欢的2016年技术故事是IBM的沃森诊断出一种罕见的癌症，使医生陷入困境。机器学习可以挽救生命吗？如果还没有，那肯定会。

那工业空间呢？

我们这些在自动化，过程控制等工业领域的人不断听到有关预测性维护的信息。预测维护背后的引擎是机器学习。我们对应用程序进行编程，能够通过普通人无法完成的寿命和该软件寻找模式进行分类。

例如，鉴于它们暴露于轴承的温度，我们可以输入大量数据。然后，鉴于轴承暴露的温度记录，我们可以在轴承上放置温度传感器，并且随着时间的流逝，预测轴承何时会失败并安排在发生故障之前。

现在，如果这种轴承恰好是握在头顶上的沉重的工业设备，那么机器学习也许也可能有一天可以挽救您的生命。

是否想了解如何在可再生能源中应用物联网并使风力涡轮机自己思考？看看下面的视频。