Abstract-Det antas ofta att det i en smart stad kommer att finnas tusentals mestadels mobila/trådlösa smarta enheter (t.ex. sensorer, smarttelefoner etc.) som kontinuerligt kommer att generera stora mängder data. Data kommer att behöva samlas in och bearbetas för att extrahera kunskap ur den, för att mata användares och smarta stadstillämpningar. En typisk metod för att bearbeta så stora mängder data är att i) samla in alla insamlade data på molnet via trådlösa genomträngande nätverk, och ii) utföra dataanalys verksamhet som utnyttjar maskininlärning tekniker. Enligt många studier kan detta centraliserade molnbaserade tillvägagångssätt dock inte vara hållbart ur ett nätverksperspektiv. Den gemensamma effekten av dataintensiva användares multimedietillämpningar och smarta städers övervaknings- och kontrolltillämpningar kan leda till allvarliga överbelastningar i nätet, vilket gör att tillämpningar knappast kan användas. För att hantera detta problem föreslår vi i detta dokument en distribuerad metod för maskininlärning som inte kräver att data flyttas till en centraliserad molnplattform, utan behandlar den direkt där den samlas in. Speciellt utnyttjar vi Hypothesis Transfer Learning (HTL) för att bygga en distribuerad ram för maskininlärning. I vårt ramverk utbildar vi en serie partiella modeller, varje "rest" på en plats där en delmängd av datasetet genereras. Vi förfinar sedan de partiella modellerna genom att utbyta dem mellan olika platser och på så sätt få en unik komplett modell. Med hjälp av en aktivitetsklassificeringsuppgift på ett referensdataset som ett konkret exempel visar vi att klassificeringsnoggrannheten för HTL-modellen är jämförbar med den för en modell byggd ur den kompletta datasetet, men kostnaden för nät omkostnader minskas dramatiskt. Vi utför sedan en känslighetsanalys för att karakterisera hur overhead beror på nyckelparametrar. Det är också värt att notera att HTL-metoden är lämplig för applikationer som hanterar integritetskänsliga data, eftersom data kan stanna där de genereras, och inte behöver överföras till tredje part, dvs. till en molnleverantör, för att extrahera kunskap ur det.
I det här dokumentet utökar vi den analys som initierats i REF för att studera exaktheten jämfört med nättrafiken.
Hypothesis Transfer Learning for Efficient Data Computing in Smart Cities Environments
{'venue': '2016 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP)', 'journal': '2016 IEEE International Conference on Smart Computing (SMARTCOMP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}