做機器學習方面的應用,可以說是越來越多了!
各位也不少做關於環境資訊彙集以及感測的應用專題,那...你們想,最後...整個成果應該要做什麼?
我整理一下目前的情況:
1.感測節點已經很多樣化,而且由於技術上的改良,已經讓佈設工作更簡單
2.感測數據已經可以透過一大堆的無線與有限通訊服務,可以在雲端收集後進行複雜的叢集運算
因此...這是不是表示該進入下一階段?機器學習的特色,可是要能「預測」,而深度學習的特色是還要分辨出「特徵」
這樣的玩法,是不是比起純粹拿模組來兜,要有意思了?
張合中
2018-02-26 12:39:01