モノのインターネットのためのデータ分析とモデリング

ビッグデータ（BIGDATA）と人工知能（AI）の発展に伴い、モノのインターネット（IOT）はAIOTの発展傾向を示しています。モノのインターネットインフラストラクチャは新世代の情報インフラストラクチャになり、将来的には必然的に「モノのインターネット」、「数字のインターネット」、「インテリジェンスのインターネット」の3つが一体となったアーキテクチャを形成するでしょう。

この中で非常に重要な部分は、IoT インフラストラクチャによって生成されたデータの収集、保存、分析、マイニング、インテリジェントなアプリケーションです。したがって、IoT データを体系的にモデル化し、IoT データの分析、マイニング、アプリケーションに基本的な保証を提供するために、完全かつ標準的な IoT データ モデリング システムを形成する必要があります。

オブジェクト モデルの目的は、モノのインターネット内のオブジェクトを記述、識別、管理するための標準化されたセマンティックな方法を提供し、それによってモノのインターネットのインテリジェントで効率的な開発を促進することです。

IoTオントロジーモデリング:

• 目的: 「オブジェクトとは何か」という問題を解決すること、つまり、モノのインターネットにおけるオブジェクトを定義し、記述すること。
• 方法: IoT インフラストラクチャとデータの標準化された概要と構成。オブジェクトの基盤とフレームワークを提供するために、データ カタログ (メタデータ) の完全なセットを形成します。
• 結果: IoT インフラストラクチャ サービスのシナリオに適したオントロジー モデルが構築されます。このモデルは、オブジェクトの基本的なプロパティ、機能、および他のオブジェクトとの関係を記述できます。

IoT分析システム：

• 目的: オブジェクトのアクセスと検出の問題、つまり新しくアクセスされたオブジェクトを識別する方法の解決。
• 方法: オブジェクト認識は、名前、機能、場所などのオブジェクトのコア要素を解析することによって実現されます。これには、オブジェクト名識別解決、機能識別解決、および場所識別解決が含まれます。
• 成果: 新しく接続されたオブジェクトを迅速に識別および検出し、対応するサービスと管理を提供できるオブジェクト解決システムを提供します。

オブジェクト有効化システム:

• 目的: 「オブジェクトをどのように使用するか」、つまり、オブジェクトが外部にサービスを提供できるようにオブジェクトをどのように管理および統合するかという問題を解決すること。
• 方法: オブジェクトのアクセス管理、機能管理、機能統合管理を担当し、オブジェクトが正しく効果的に使用されるようにします。
• 結果: 外部システムまたはアプリケーションがモノのインターネット内のオブジェクトを簡単に使用および管理できるように、統合されたインターフェースと機能サービスを提供します。

データ分析とモデリングのために習得する必要がある数学的および統計的原理と手法には、以下のものが含まれますが、これらに限定されません。

• 微積分: 微積分は関数の変化する法則を研究する学問です。データ分析では、微積分の応用には主に導関数と微分が含まれ、これらを使用してデータ ポイントの変化する傾向を研究できます。
• 線形代数: 線形代数は、ベクトル、行列、およびそれらの演算を研究する分野です。データ分析では、線形代数は主にベクトル、行列、および線形回帰に応用されます。
• 確率論: 確率論は、ランダムな事象の確率とその統計法則を研究します。データ分析では、確率論の応用には主に確率分布と仮説検定が含まれます。
• 統計: 統計は、データの収集、整理、説明、分析、解釈を研究する分野です。データ分析では、統計の応用には主に記述統計、推論統計、データマイニングが含まれます。
• 機械学習: 機械学習とは、アルゴリズムを使用して機械がデータから知識を学習できるようにすることです。データ分析では、機械学習の応用には主に分類、回帰、クラスタリングなどが含まれます。
• ディープラーニング：ディープラーニングは機械学習の分野です。主にディープニューラルネットワークを構築することで学習します。データ分析では、ディープラーニングの応用は主に画像認識、音声認識、自然言語処理などです。
• データの視覚化: データの視覚化とは、データをよりよく理解し分析するために、チャートやグラフなどを通じてデータを提示することです。

モノのインターネットに基づくデータ分析とモデリングの実践では、人工知能に基づいて次の方法とテクノロジーを採用できます。

• データの収集と処理: 人工知能テクノロジーを使用して、IoT デバイスによって生成されたデータをリアルタイムで収集、処理、分析します。これには、貴重な情報を抽出するためのデータのフィルタリング、クリーニング、前処理などの手順が含まれます。
• 特徴の抽出と選択: 人工知能アルゴリズムを使用して、生データから意味のある特徴を自動的に抽出します。これは、特徴エンジニアリングや機械学習などの技術を通じて実現でき、データをより有効に活用できます。
• モデルのトレーニングと最適化: 人工知能テクノロジーを使用してモデルをトレーニングおよび最適化します。これには、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどのさまざまな機械学習アルゴリズムとディープラーニング技術を採用できます。トレーニングと最適化を通じて、モデルの予測精度と安定性を向上させることができます。
• リアルタイムの予測と意思決定: 人工知能技術を使用して、リアルタイムデータのリアルタイム分析と予測を実行します。これは、ストリーミング コンピューティングやリアルタイム機械学習などのテクノロジを通じて実現でき、異常な状況をタイムリーに検出し、対応する対策を講じることができます。
• 視覚化とインタラクション: 人工知能テクノロジーを使用して分析結果を視覚化し、ユーザーに使いやすいインタラクティブ インターフェースを提供します。これは、データ視覚化テクノロジー、自然言語処理などのテクノロジーを通じて実現され、ユーザーはデータとデバイスの状態をよりよく理解できるようになります。