הקדמה צו סטאַטיסטיש לערנען אין די פעלד פון קאָננעקטעד אַבדזשעקץ
אין אַ קעסיידערדיק יוואַלווינג וועלט, פארבונדן אַבדזשעקץ האָבן געגרינדעט זיך ווי יקערדיק עלעמענטן פון אונדזער טעגלעך לעבן. די דעוויסעס, וואָס זענען אַ ינטאַגראַל טייל פון די אינטערנעט פון טהינגס (IoT), זענען טויגעוודיק פון קאַלעקטינג, פּראַסעסינג און טראַנסמיטינג דאַטן אָטאַנאַמאַסלי. אין דעם קאָנטעקסט, סטאַטיסטיש לערנען פּראָוועס צו זיין אַ ווערטפול געצייַג, אַלאַוינג די אַנאַליסיס און ינטערפּריטיישאַן פון די וואַסט קוואַנטאַטיז פון דאַטן דזשענערייטאַד.
אין דעם טריינינג איר וועט ויספאָרשן די פאַנדאַמענטאַלז פון סטאַטיסטיש לערנען געווענדט צו פארבונדן אַבדזשעקץ. איר וועט דעקן שליסל קאַנסעפּס אַזאַ ווי דאַטן זאַמלונג, לערנען אַלגערידאַמז און אַנאַליסיס טעקניקס, וואָס זענען יקערדיק צו פֿאַרשטיין ווי די ינטעליגענט דעוויסעס אַרבעטן און ינטעראַקט מיט זייער סוויווע.
מיר וועלן אויך הויכפּונקט די אַדוואַנטידזשיז און טשאַלאַנדזשיז פֿאַרבונדן מיט די ינטאַגריישאַן פון סטאַטיסטיש לערנען אין די פעלד פון פארבונדן אַבדזשעקץ, אַזוי פאָרשלאָגן אַ באַלאַנסט און נואַנסט פּערספּעקטיוו אויף דעם קראַנט טעמע.
אַזוי, דורך דורכגיין דעם טריינינג, לייענער וועלן באַקומען אַ טיף פארשטאנד פון די פונדאַמענטאַל פּרינסאַפּאַלז וואָס זענען אונטער די ינטערסעקשאַן פון די צוויי דינאַמיש טעכנאָלאָגיע געביטן.
דיפּאַנינג סטאַטיסטיש מעטהאָדס אין IoT
ונטערטוקנ זיך דיפּער אין די נואַנסיז פון אַפּלייינג סטאַטיסטיש מעטהאָדס צו פארבונדן אַבדזשעקץ. עס איז ימפּעראַטיוו צו טאָן אַז אַנאַלייזינג דאַטן פון די דעוויסעס ריקווייערז אַ מולטי-דימענשאַנאַל צוגאַנג, וואָס כולל ביידע סטאַטיסטיש סקילז און אַ טיף פארשטאנד פון IoT טעקנאַלאַדזשיז.
איר וועט ויספאָרשן טעמעס אַזאַ ווי קלאַסאַפאַקיישאַן, ראַגרעשאַן און קלאַסטערינג, וואָס זענען קאַמאַנלי געוויינט טעקניקס צו עקסטראַקט ווערטפול אינפֿאָרמאַציע פון געזאמלט דאַטן. אין דערצו, ספּעציפיש טשאַלאַנדזשיז געפּלאָנטערט ווען אַנאַלייזינג הויך-דימענשאַנאַל דאַטן זענען דיסקאַסט, און ווי צו באַקומען זיי מיט אַוואַנסירטע סטאַטיסטיש מעטהאָדס.
אין אַדישאַן, פאַקטיש פאַל שטודיום זענען אויך כיילייטיד, יללוסטרייטינג ווי קאָמפּאַניעס און אָרגאַנאַזיישאַנז נוצן סטאַטיסטיש לערנען צו אַפּטאַמייז די פאָרשטעלונג פון זייער פארבונדן אַבדזשעקץ, פֿאַרבעסערן אַפּעריישאַנאַל עפעקטיווקייַט און שאַפֿן נייַע געשעפט אַפּערטונאַטיז.
אין סאַכאַקל, עטלעכע טשאַפּטערז פון דער טריינינג צילן צו צושטעלן לייענער אַ פולשטענדיק און נואַנסט מיינונג פון די פּראַקטיש אַפּלאַקיישאַנז פון סטאַטיסטיש לערנען אין די פעלד פון פארבונדן אַבדזשעקץ, בשעת כיילייטינג די קראַנט און צוקונפֿט טרענדס אין דעם דינאַמיש סעקטאָר.
צוקונפֿט פּערספּעקטיווז און ינאָווויישאַנז אין די פעלד פון קאָננעקטעד אַבדזשעקץ
עס איז יקערדיק צו קוקן אין דער צוקונפֿט און באַטראַכטן פּאָטענציעל ינאָווויישאַנז וואָס קען פאָרעם די קאָננעקטעד אַבדזשעקץ לאַנדשאַפט. אין דעם טייל פון דער טריינינג, איר וועט פאָקוס אויף ימערדזשינג טרענדס און טעקנאַלאַדזשיקאַל אַדוואַנסיז וואָס צוזאָג צו רעוואַלושאַנייז די וועג מיר ינטעראַקט מיט די וועלט אַרום אונדז.
ערשטער, איר וועט ונטערזוכן די ימפּלאַקיישאַנז פון ינטאַגרייטינג קינסטלעך סייכל (AI) און מאַשין לערנען אין IoT סיסטעמען. דער מערדזשער הבטחות צו שאַפֿן מער ינטעליגענט און אָטאַנאַמאַס דעוויסעס, וואָס קענען מאַכן ינפאָרמד דיסיזשאַנז אָן מענטש ינטערווענטיאָן. איר וועט אויך דיסקוטירן די עטישע און זיכערהייט טשאַלאַנדזשיז וואָס דאָס קען מאַכן.
דערנאָך, איר וועט ויספאָרשן די אַפּערטונאַטיז וואָס בלאָקטשיין טעקנאַלאַדזשיז קען פאָרשלאָגן אין דעם געגנט, ספּעציעל אין טערמינען פון דאַטן זיכערהייט און דורכזעיקייַט. איר וועט אויך באַטראַכטן די פּאָטענציעל פּראַל פון די אינטערנעט פון טהינגס אויף די קלוג שטעט פון דער צוקונפֿט, ווו ומעטומיק קאַנעקטיוויטי קען פאַסילאַטייט מער עפעקטיוו מיטל פאַרוואַלטונג און אַ בעסער לעבן קוואַליטעט פֿאַר אַלע.
אין מסקנא, דעם אָפּטיילונג פון דער טריינינג אַספּיירז צו בראָדאַן דיין האָריזאָנט דורך ינטראָודוסינג איר צו יקסייטינג צוקונפֿט פּראַספּעקס און פּאָטענציעל ינאָווויישאַנז אין די פעלד פון פארבונדן אַבדזשעקץ. דורך בעכעסקעם אַן אויג אויף דער צוקונפֿט, מיר קענען בעסער צוגרייטן און אַדאַפּט אונדזער סטראַטעגיעס צו מאַכן די מערסט פון די אַפּערטונאַטיז וואָס פאָרשטעלן זיך.
