Abstract-Utvecklingen av smarta städer och deras snabba utbyggnad resulterar i generering av stora mängder data med en aldrig tidigare skådad hastighet. Tyvärr är de flesta av de genererade uppgifterna bortkastade utan att extrahera potentiellt användbar information och kunskap på grund av bristen på etablerade mekanismer och standarder som drar nytta av tillgången till sådana uppgifter. Den höga dynamiska karaktären hos smarta städer kräver dessutom en ny generation av maskininlärningsmetoder som är flexibla och anpassningsbara för att hantera dynamiken hos data för att utföra analyser och lära av realtidsdata. I den här artikeln kastar vi ljus över utmaningen att underutnyttja de stora data som genereras av smarta städer ur ett maskininlärningsperspektiv. Vi presenterar särskilt fenomenet med att slösa med omärkta data. Vi hävdar att semi-supervision är ett måste för smarta städer att ta itu med denna utmaning. Vi föreslår också en tre-nivå läranderam för smarta städer som matchar den hierarkiska karaktären av big data som genereras av smarta städer med målet att tillhandahålla olika nivåer av kunskapsuttag. Den föreslagna ramen är skalbar för att möta behoven hos smarta stadstjänster. I grund och botten drar ramverket nytta av halvövervakat djupt förstärkande lärande där en liten mängd data som har användarnas feedback fungerar som märkta data medan en större mängd är utan sådana användares feedback fungerar som omärkta data. Ramverket använder en blandning av märkta och omärkta data för att konvergera mot bättre kontrollpolicyer i stället för att slösa bort omärkta data. I detta dokument undersöks också hur djupt förstärkande lärande och dess övergång till semi-supervision kan hantera den kognitiva sidan av smarta stadstjänster och förbättra deras prestanda genom att tillhandahålla flera användningsfall som spänner över de olika områdena i smarta städer. Vi lyfter också fram flera utmaningar samt lovande framtida forskningsinriktningar för att integrera maskininlärning och intelligens på hög nivå i smarta stadstjänster.
REF undersökte också hur djupt förstärkande lärande och dess övergång till semisupervision kan hantera den kognitiva sidan av smarta stadstjänster.
Enabling Cognitive Smart Cities Using Big Data and Machine Learning: Approaches and Challenges
{'venue': 'IEEE Communications Magazine, Vol. 56, No. 2, pp. 94-101, 2018', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}