Sakernas Internet (IoT) är inställd på att revolutionera alla aspekter av våra liv. Antalet objekt kopplade till sakernas internet förväntas uppgå till 50 miljarder år 2020, vilket ger upphov till enorma mängder värdefulla data. De data som samlas in från IoT-enheter kommer att användas för att förstå och kontrollera komplexa miljöer runt omkring oss, vilket möjliggör bättre beslutsfattande, större automatisering, högre effektivitet, produktivitet, noggrannhet och välståndsgenerering. Data mining och andra artificiell intelligens metoder skulle spela en avgörande roll för att skapa smartare sakernas internet, om än med många utmaningar. I detta dokument undersöker vi tillämpligheten av åtta välkända data mining algoritmer för IoT-data. Dessa inkluderar bland annat de djupa lärande artificiella neurala nätverk (DLANNs), som bygger en feed forward artificiella neurala nätverk (ANN) för modellering hög nivå data abstractions. Våra preliminära resultat på tre riktiga IoT dataset visar att C4.5 och C5.0 har bättre noggrannhet, är minne effektiva och har relativt högre bearbetningshastigheter. ANN och DLANNs kan ge mycket exakta resultat men är beräknings dyrt.
Målet för författarna i REF är analys av åtta data mining och djupinlärning algoritmer på tre Internet of Things dataset.
Analysis of Eight Data Mining Algorithms for Smarter Internet of Things (IoT)
{'venue': 'EUSPN/ICTH', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}