Under sakernas internets tidevarv (IoT) samlar och/eller genererar en enorm mängd avkänningsutrustning olika sensoriska data över tid för ett brett spektrum av fält och tillämpningar. Baserat på ansökans karaktär, kommer dessa enheter att resultera i stora eller snabba/realtids dataströmmar. Att tillämpa analyser över sådana dataströmmar för att upptäcka ny information, förutsäga framtida insikter och fatta beslut om kontroll är en avgörande process som gör sakernas internet till ett värdigt paradigm för företag och en teknik som förbättrar livskvaliteten. I detta dokument ger vi en grundlig översikt över hur man använder en klass av avancerade maskininlärningsmetoder, nämligen djupinlärning (DL), för att underlätta analys och lärande inom IoT-domänen. Vi börjar med att formulera IoT-data egenskaper och identifiera två stora behandlingar för IoT-data från ett maskininlärningsperspektiv, nämligen IoT big data analytics och IoT strömmande data analytics. Vi diskuterar också varför DL är ett lovande tillvägagångssätt för att uppnå önskad analys i dessa typer av data och applikationer. Potentialen att använda framväxande DL-tekniker för IoT-dataanalys diskuteras sedan, och dess löften och utmaningar introduceras. Vi presenterar en omfattande bakgrund om olika DL-arkitekturer och algoritmer. Vi analyserar och sammanfattar också större rapporterade forskningsförsök som utnyttjade DL i IoT-domänen. De smarta IoT-enheter som har införlivat DL i sin intelligens bakgrund diskuteras också. DL implementation metoder på dimma och moln centra till stöd för IoT-program är också kartlagda. Slutligen kastar vi ljus över vissa utmaningar och potentiella riktningar för framtida forskning. I slutet av varje avsnitt lyfter vi fram de lärdomar som dragits på grundval av våra experiment och vår genomgång av den senaste litteraturen. Saker, on-device intelligens, IoT big data, snabb dataanalys, molnbaserad analys.
• Paper REF undersöker djupinlärningsprogram i IoT-nätverk för big data och strömanalys.
Deep Learning for IoT Big Data and Streaming Analytics: A Survey
{'venue': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'journal': 'IEEE Communications Surveys & Tutorials', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}