Giriş

IoT dünyasına adım atmaya başlıyorsanız, muhtemelen şimdiye kadar oldukça sık kullanılan "veri bilimi" ve "makine öğrenimi" terimlerini duymuşsunuzdur. (Henüz yapmadıysanız, hazırlıklı olun.)

Veri bilimi ve makine öğrenimi karmaşık bir şekilde iç içe geçmiş durumda, ancak - bu makalede keşfedeceğimiz gibi - birbirlerinin yerine geçemezler. Akıllı bir IoT ürünü oluşturan herkesin bildiği gibi, veri bilimi ve makine öğrenimi, yenilikçi, akıllı ürünlerin geliştirilmesinde çok önemli bileşenlerdir.

Veri bilimi ve makine öğreniminin IoT'de oynadığı önemli rolleri anlamak için her uygulamayı inceleyeceğiz ve hem kendi başlarına hem de birlikte nasıl çalıştıklarını keşfedeceğiz. İşte veri bilimi ve makine öğrenimi hakkında yanıtlanan en yaygın sorulardan bazıları. 

Veri Bilimi Nedir ve İşletmeler ve IoT Projeleri İçin Neden Önemlidir?

En basit ifadeyle, veri bilimi ham iş verilerinden eyleme dönüştürülebilir içgörüler üretme pratiğidir. Bu içgörüler, işletmeleri geliri artırmak, maliyetleri azaltmak, fırsatları ortaya çıkarmak ve müşteri deneyimlerini geliştirmek gibi şeyler yapma konusunda güçlendirir. Veri bilimi, iş süreçlerini iyileştirme, operasyonları optimize etme ve yeni gelir akışları oluşturma gücüne sahip değerli istihbarata ham verileri dönüştürmek için araçlar ve teknikler sunan IoT projeleri için hayati önem taşır.

Birkaç yol var veri bilimi aşağıdakiler gibi iş sonuçları sağlayabilir:

1. Operasyonları kolaylaştırma: IoT verileri ekipmanın, tesislerin ve süreçlerin izlenmesine yardımcı olur. Veri bilimcileri, olası sorunları ortaya çıkarmak, gelecekteki performansı tahmin etmek ve işlerin sorunsuz çalışmasını sağlamak için kalıpları ve eğilimleri tespit eden modeller oluşturabilir.
2. Yükselen müşteri deneyimleri: IoT verileri bize müşteri davranışları ve tercihleri ​​hakkında daha derin bir anlayış sağlıyor. Veri bilimcileri bu bilgileri deneyimleri uyarlamak, ürünleri iyileştirmek ve yeni gelir akışlarını ortaya çıkarmak için kullanır. 
3. Güvenliği güçlendirme: IoT cihazları, siber suçluların saldırılarına karşı savunmasız olabilir. Veri bilimcileri, anormallikleri tespit etmek ve potansiyel güvenlik tehditlerini tam olarak belirlemek için veri analizi tekniklerini kullanır.
4. Yeni iş fırsatlarını keşfetme: IoT verileri, kullanılmayan ticari altın madenlerini ortaya çıkarabilir ve yenilikçi ürün ve hizmetlerin geliştirilmesine yardımcı olabilir. Veri bilimcileri, heyecan verici yeni olasılıkların kilidini açmak için verileri kullanan hazine avcıları olarak düşünebilirsiniz.
5. Verileri geniş ölçekte işleme zorluklarının üstesinden gelme: IoT projeleri, hızlı işleme ve analiz gerektiren çok sayıda veri üretir. Veri bilimcileri, bir IoT projesinin sorunsuz bir şekilde ölçeklenmesini sağlamak için dağıtılmış bilgi işlem ve bulut bilgi işlem gibi tekniklerle kurtarmaya gelir.

IoT Projeleri için Veri Bilimi Becerilerine Sahip Personele veya Dış Ortaklara Sahip Olmak Neden Önemlidir?

IoT projeleri, çok büyük miktarlarda karmaşık, yapılandırılmamış ve çeşitli veriler üretir. Tüm bu veriler, bilinçli karar verme için uygun işleme, analiz ve görselleştirme gerektirir. Veri bilimcileri, büyük veri kümelerini işleme ve analiz etme, anlamlı içgörüler elde etme ve istatistiksel ve makine öğrenimi modellerini kullanarak tahminler yapma uzmanlığına sahiptir. Veri analizi ve görselleştirme becerileri, verilerdeki kalıpları, eğilimleri ve ilişkileri ortaya çıkarmaya yardımcı olarak veri bilimini başarılı IoT projeleri için çok önemli hale getirir.

Veri bilimi becerileri, IoT projelerine aşağıdakiler dahil değerli faydalar sağlar:

1. Veri temizleme ve düzenleme: IoT projeleri, dağınık veya eksik olabilen veri yığınları üretir. Veri bilimcileri, asi verileri şekillendirir ve daha fazla analiz için hazırlar.
2. Tahmine dayalı modelleme: IoT verileri, örneğin ekipman arızaları gibi gelecekteki olayları öngörmemize yardımcı olabilir. Veri bilimcileri, bu tahminleri yapmak için makine öğrenimi algoritmalarından yararlanarak işletmelerin bir adım önde olmasına ve maliyetli kesinti sürelerinden kaçınmasına yardımcı olur.
3. Anormallik tespiti: Veri bilimi teknikleri, veri kümelerindeki anormallikleri tespit edebilir; bu, sorunları ciddileşmeden önce tespit etmek ve çözmek için çok önemlidir.
4. Görselleştirme: IoT cihazlarından gelen ham verilerin çoğu karmaşıktır ve deşifre edilmesi zordur. Veri bilimcileri, bu ham verileri genel izleyiciler tarafından kolayca anlaşılan net resimlere dönüştürmek için veri görselleştirme tekniklerini kullanır. 
5. Geniş ölçekte veri işleme: Veri bilimcileri, veri işlemeyi ölçeklendirmek ve proje gereksinimlerini karşılamak için dağıtılmış bilgi işlem ve bulut bilgi işlem gibi teknikler kullanır.

Veri Bilimcilerinin IoT Uygulamalarında Hangi Sorumlulukları Var?

Veri bilimcileri, birlikte çalıştıkları çok büyük miktarda IoT verisinden içgörü elde etmede ve tahminlerde bulunmada çok önemli bir rol oynar. Görevleri arasında veri toplama ve ön işleme, keşif amaçlı veri analizi, modelleme ve tahmin, görselleştirme, izleme ve bakım, dağıtım ve IoT projelerini tasarlamak ve uygulamak için ekipler arasında işbirliği yer alır.

Veri Mühendisleri, Veri Bilimcilerle Aynı Sorumlulukları Yerine Getirebilir mi?

Bazı kişiler veya ekipler her iki rolde de başarılı olsa da veri bilimcileri ve veri mühendisleri farklı amaçlara hizmet eder. Veri bilimcileri verilerin "ne" ve "neden"lerine odaklanırken, veri mühendisleri "nasıl"a odaklanır. Dahili bir veri mühendisliği ekibinin gerekli veri bilimi görevlerini yerine getirebileceğini varsaymak risklidir. 

IoT bağlamlarında veri mühendisleri, IoT cihazları tarafından üretilen büyük miktarda veriyi toplamak, depolamak, işlemek ve taşımak için altyapıyı tasarlar ve oluşturur. Rolleri arasında gerçek zamanlı veri akışları için ölçeklenebilir sistemler kurmak, veri güvenliği ve gizliliğini sağlamak ve diğer sistemlerle entegrasyon yer alır. 

Bunun aksine, veri bilimcileri, gerekli verileri elde etmek ve işlemek için veri mühendisleriyle yakın bir şekilde çalışarak kalıpları belirlemek, tahminler yapmak ve iş kararlarını yönlendirmek için IoT verilerini analiz eder.

Makine Öğrenimi Nedir ve IoT'de Nasıl Kullanılır?

Artık veri biliminin IoT'de oynadığı rolü net bir şekilde anladığımıza göre, bir sonraki bileşene bir göz atalım: makine öğrenimi.

Makine öğrenme insan öğrenmesini taklit etmek için verileri ve algoritmaları kullanan ve zaman içinde doğruluğu artıran bir yapay zeka dalıdır. IoT'de makine öğrenimi, çeşitli uygulama ve sektörlerde akıllı karar verme, otomasyon ve gelişmiş işlevsellik sağlamak için bağlı cihazlardan gelen verileri analiz eder. 

IoT uygulamalarını makine öğrenimi ile geliştirmeye yönelik bazı yaygın kullanım durumları şunlardır:

1. Tahmine dayalı bakım: Makine öğrenimi, IoT cihazlarından elde edilen sensör verilerini derinlemesine inceleyerek ekipman arızalarını öngörür ve zamanında onarım yapılmasına olanak tanır. İmalat, ulaşım ve enerji gibi sektörler için ezber bozan bir gelişme.
2. Anomali algılama: Makine öğrenimi, IoT verilerindeki tuhaf kalıpları tespit etmeye yardımcı olarak güvenlik ihlallerini, dolandırıcılığı veya arızalı cihazları tespit etmeye yardımcı olur. 
3. Kişiselleştirme ve öneriler: Tüketici IoT bağlamında makine öğrenimi, özelleştirilmiş ürün önerileri ve kişiselleştirilmiş fitness planları gibi özel deneyimler sunmak için kullanıcı davranışını analiz eder. 
4. Kaynak optimizasyonu: Makine öğrenimi, kaynakların kullanımını optimize etmek için IoT sensör verilerini sıkıştırır. Bu, akıllı binalarda enerji tüketimi, akıllı şehirlerde trafiğin sorunsuz akışının sağlanması veya tarımda daha akıllıca su kullanımı gibi şeyleri içerebilir.
5. NLP ve sesli asistanlar: Makine öğrenimi, insan dilini işleyerek Amazon Alexa veya Google Assistant gibi sesli asistanların IoT cihazlarıyla daha doğal ve sorunsuz bir şekilde etkileşim kurmasını sağlar.
6. Bilgisayarla görme: Derin öğrenme gibi teknikler, makine öğreniminin IoT kamera görüntülerini veya videolarını işlemesine ve analiz etmesine olanak tanıyarak akıllı şehirlerde yüz tanıma, nesne algılama ve trafik izleme sağlar.
7. Uç bilgi işlem: Makine öğrenimi modelleri, uç cihazlarda (yerel işlem gücüne sahip IoT cihazları) çalışabilir; gecikmeyi azaltır, gizliliği artırır ve bant genişliği kullanımını azaltır.
8. Otonom sistemler: Makine öğrenimi, özellikle güçlendirme ve derin öğrenme, sürücüsüz arabalar, dronlar ve robotlar gibi otonom IoT sistemleri için hayati önem taşır ve gerçek zamanlı karar vermeyi, gezinmeyi ve ortamlarıyla etkileşimi sağlar.

Tüm Bağlı Ürünler/IoT Projeleri Makine Öğrenimi Gerektirir mi?

Tüm IoT uygulamalarının makine öğrenimine ihtiyacı yoktur; bazı durumlarda basit kural tabanlı mantık veya deterministik algoritmalar yeterli olacaktır. Bununla birlikte, bağlantılı bir ürün karmaşık veri analizi gerektiriyorsa veya tahminlerde bulunabilmesi ve değişen koşullara uyum sağlaması gerekiyorsa, istenen performans ve zeka düzeyine ulaşmak için makine öğrenimini dahil etmek büyük olasılıkla gereklidir. 

Sonuç olarak, bağlantılı bir ürüne makine öğrenimini dahil etme kararı, ürünün hedeflerine, çözmeyi amaçladığı sorunun karmaşıklığına ve makine öğreniminin son kullanıcılara getirebileceği değere dayalı olmalıdır.

Bir IoT Projesinin Genel Sonucunda Veri Bilimi ve Makine Öğrenimi Ne Kadar Önemli?

Her ikisi de çok önemlidir. Makine öğrenimi genellikle ürünün temel amacını ve işlevselliğini yönlendirerek akıllı kararlar alınmasını ve süreçlerin otomatikleştirilmesini sağlar. Öte yandan veri bilimi, makine öğreniminin dayandığı temeli oluşturur. Bir IoT projesinin en başından beri, veri bilimcileri, makine öğrenimi algoritmalarını beslemek üzere kaliteli veriler toplamak için donanımdan aygıt yazılımına ve yazılıma kadar ürünün her yönünün altında yatan veri yaşam döngüsünü göz önünde bulundururlar.

Sonuç

Sonuç olarak, veri bilimi IoT projelerinin başarısının ayrılmaz bir parçasıdır ve makine öğrenimi, IoT inovasyonunun sınırlarını zorlayan şeydir. Veri bilimi, makine öğrenimi yetenekleri için sağlam bir temel oluştururken, makine öğrenimi teknikleri tahmine dayalı modeller oluşturmak, anormallikleri belirlemek, süreçleri optimize etmek ve IoT uygulamalarını yeni zirvelere taşıyan otonom karar almayı etkinleştirmek için kullanılabilir. 

• SEO Destekli İçerik ve Halkla İlişkiler Dağıtımı. Bugün Gücünüzü Artırın.
• PlatoData.Network Dikey Üretken Yapay Zeka. Kendine güç ver. Buradan Erişin.
• PlatoAiStream. Web3 Zekası. Bilgi Genişletildi. Buradan Erişin.
• PlatoESG. Otomotiv / EV'ler, karbon, temiz teknoloji, Enerji, Çevre, Güneş, Atık Yönetimi. Buradan Erişin.
• PlatoSağlık. Biyoteknoloji ve Klinik Araştırmalar Zekası. Buradan Erişin.
• ChartPrime. Ticaret Oyununuzu ChartPrime ile yükseltin. Buradan Erişin.
• Blok Ofsetleri. Çevre Dengeleme Sahipliğini Modernleştirme. Buradan Erişin.
• Kaynak: https://www.iotforall.com/demystifying-data-science-and-machine-learning-in-iot