L'Internet des objets intelligents (IoIT) : Une évaluation à grande échelle
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L'Internet des objets (IoT) et l'apprentissage automatique (ML) sont deux des sujets de recherche les plus populaires depuis deux décennies. Les avantages qu'offrent ces deux technologies sont en effet prépondérants. Néanmoins, la combinaison de ces deux technologies de pointe peut apporter des avantages encore plus révolutionnaires à la société, en transformant l'IdO classique en une version améliorée appelée "Internet des objets intelligents" (IoIT). Cet article présente une évaluation à grande échelle de ce concept amélioré, en analysant tous ses aspects essentiels et en ex...
L'Internet des objets (IoT) et l'apprentissage automatique (ML) sont deux des sujets de recherche les plus populaires depuis deux décennies. Les avantages qu'offrent ces deux technologies sont en effet prépondérants. Néanmoins, la combinaison de ces deux technologies de pointe peut apporter des avantages encore plus révolutionnaires à la société, en transformant l'IdO classique en une version améliorée appelée "Internet des objets intelligents" (IoIT). Cet article présente une évaluation à grande échelle de ce concept amélioré, en analysant tous ses aspects essentiels et en expliquant les avantages et le potentiel de ce concept révolutionnaire. Néanmoins, il existe de nombreux défis qui peuvent entraver les avantages obtenus grâce à l'IoIT. Dans notre évaluation à grande échelle, ces défis sont détectés et soigneusement examinés, et nous suggérons également des moyens de les surmonter efficacement. L'exploration de données (DM) est le processus qui consiste à extraire des informations utiles de grands volumes de données. Dans cet article, nous expliquons comment les techniques et méthodologies de DM basées sur le ML pourraient être utilisées pour l'extraction efficace et efficiente d'idées et d'informations précieuses à partir de volumes de données séquentielles complexes.
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