Internet de las cosas inteligentes (IoIT): Una evaluación a gran escala
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El Internet de las Cosas (IoT) y el Aprendizaje Automático (ML) han sido dos de los temas de investigación más populares durante las últimas dos décadas. Los beneficios que ofrecen estas dos tecnologías son realmente destacados. Sin embargo, la combinación de estas dos tecnologías de vanguardia puede aportar aún más ventajas revolucionarias a la sociedad, transformando también el clásico IoT en una versión mejorada denominada Internet de las Cosas Inteligentes (IoIT). En este artículo, se realiza una evaluación a gran escala de este concepto mejorado, analizando todos sus aspect...
El Internet de las Cosas (IoT) y el Aprendizaje Automático (ML) han sido dos de los temas de investigación más populares durante las últimas dos décadas. Los beneficios que ofrecen estas dos tecnologías son realmente destacados. Sin embargo, la combinación de estas dos tecnologías de vanguardia puede aportar aún más ventajas revolucionarias a la sociedad, transformando también el clásico IoT en una versión mejorada denominada Internet de las Cosas Inteligentes (IoIT). En este artículo, se realiza una evaluación a gran escala de este concepto mejorado, analizando todos sus aspectos fundamentales, así como explicando las ventajas y el potencial de este concepto innovador. Sin embargo, existen muchos desafíos que pueden actuar como un impedimento en los beneficios recibidos a través del IoIT. En nuestra evaluación a gran escala, estos retos se detectan y se examinan cuidadosamente, sugiriendo también formas de superarlos eficazmente. La minería de datos (DM) es el proceso de extracción de conocimientos útiles a partir de grandes volúmenes de datos. En este artículo, explicamos cómo las técnicas y metodologías de DM basadas en ML pueden utilizarse para la extracción eficaz y eficiente de conocimientos e información valiosa a partir de complejos volúmenes de datos secuenciales.
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