Ну если разобраться что мы подразумеваем под Интернетом Вещей - разные датчики, устройства которые объедены через интернет. Обычно подразумевается что у тебя например в каждом доме есть какой-то датчик, или это устройство, и каждый такой датчик например генерирует ежесекундно данные.
Одно устройство может генерировать хоть мегабайт данных в день (иногда и гигабайт в день), и таких устройств может быть хоть миллиард -> это гигантское количество данных которые тебе нужно обрабатывать и на этом предоставлять какой-то сервис.
Это и есть биг дата (объем данных которые никак не обработать мощностями отдельного компьютера).
Как такой объем данных связан с машинным обучением?
Когда ты работаешь с системой, у которой например есть 2-3 параметра, например поступление топлива в котел и температура котла -> ты можешь в ручную запрограммировать модель управления температурой в зависимости от подачи топлива и управлять такой системой. Когда у тебя есть 20 параметров ты можешь набрать собрать несколько ученых и построить сложную модель с формулами из 20 переменных. Но когда у тебя число переменных параметров насчитывает тысячи штук, нет никаких возможностей что-то понять и как-то разобраться.
Тебе очень сложно выявить зависимости и схемы поведения в сетях из миллиарда устройств. Чтоб понять как лучше управлять такими сетями и используется машинное обучение.
Простой
Простой
