近年来物联网（IoT）市场的发展不容忽视。据报告，全球物联网市场将从2016年的1570亿美元增至2020年的4570亿美元。主要投资者来自于制造，物流和运输等主导行业。

智慧城市举措和工业物联网占据了50％以上的市场份额，到2020年，超过65％的企业将采用物联网产品。

典型的物联网解决方案流水线包含以下五个阶段：

这个过程的核心以及推动真正商业价值的因素被封装在这个活动链的第三阶段，即“转型和分析”。这是检查数据并作出决定的阶段，这些决定将直接影响优化业务流程的行动。

这是机器学习和人工智能的重要作用。系统根据历史数据进行认知决策的能力将极大地影响解决方案的价值。Azure机器学习等技术可以利用监督学习技术来帮助基于分类，回归和异常检测的业务决策。

机器学习之进化

机器学习的概念对于计算世界来说并不陌生。该术语在20世纪50年代末就诞生了，当时主要受到模式识别和人工智能等计算领域的启发。但是，利用这个概念优化业务流程主要受到配置和维护托管和执行机器学习算法所需的计算和存储成本的限制。

机器学习重新出现的主要原因是云计算的演变及其在当今企业界的采用。通过提供无限可扩展的计算和存储，高性能计算服务和按次付费订阅模式等功能，云计算成为使机器学习恢复生机的理想替代品。这使得任何规模的组织都可以经济地运行机器学习算法来优化其业务流程。它还鼓励像微软，亚马逊和谷歌这样的云市场巨头将这项技术作为软件服务在订阅模式上消费。

机器学习与物联网

机器学习使用监督学习技术对历史数据进行认知决策。历史数据量越大，算法的决策能力越好。这种理念使IoT成为机器学习的理想用例，因为设备产生的数据通常非常频繁。

机器学习与IoT携手实现业务优化的几种常见方案：

异常监控：Azure机器学习可用于检测IoT设备发送的时间均匀间隔的数据馈送中的时间序列数据异常情况。可以使用机器学习算法监视设备馈送的实时流，从而检测到尖峰和垂度，正面和负面趋势等异常情况。

预测性维护：预测性维护直接影响组织的成本，这使其成为最受欢迎的机器学习解决方案之一。机器学习算法预测设备故障的可能性，设备的剩余寿命以及故障原因的能力可以使企业通过显着减少维护时间来优化运营成本。

汽车信息检测：机器学习解决方案能够从车辆摄取数百万个事件以提高其安全性，可靠性和驾驶体验的能力，使其成为运输和物流行业采用的理想技术。