کاربرد یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های اینترنت اشیاء

اینترنت اشیاء از میلیاردها شی هوشمند تشکیل شده است که با هم ارتباط برقرار می‌کنند و مرزهای موجودات فیزیکی و مجازی جهان را بیشتر گسترش می‌دهند. این اشیاء هوشمند تولید یا روزانه با طیف گسترده‌ای از برنامه‌ها، داده‌های عظیم را جمع‌آوری می‌کنند. تحلیل این داده‌های عظیم ابزاری حیاتی برای کشف دانش جدید، پیش‌بینی دانش آینده و اتخاذ تصمیم‌های کنترلی است که اینترنت اشیاء را به یک الگوی تجاری ارزشمند و ارتقای فناوری تبدیل می‌کند. یادگیری عمیق در پروژه‌های مختلفی که شامل اینترنت اشیاء و برنامه‌های تلفن همراه است، با نتایج اولیه امیدوارکننده استفاده شده است. یادگیری عمیق با متدولوژی مبتنی بر تحلیل داده‌ها و کاربردهای مبتنی بر ناهنجاری و ظرفیت شناسایی حملات در حال توسعه و غیرمنتظره، ممکن است راه‌حل‌های پیشرفته‌ای را برای تشخیص نفوذ اینترنت اشیاء ارائه دهد. در این مقاله، افزایش حجم اطلاعات جمع‌آوری‌شده یا تولید شده برای توسعه بیشتر قابلیت‌های هوشمندی و کاربردی از طریق تکنیک‌های یادگیری عمیق مورد استفاده قرار می‌گیرد و چالش‌های مطرح در این حوزه بحث می‌شوند.