近幾年來，幾乎沒有什么像機器學習那樣能夠推動物聯網大幅增長，無論是激發人類的創造力，超越人類的效率，還是為更新的技術突破和重塑物聯網鋪平道路，機器學習無疑是推動物聯網進入21世紀的超級燃料。那么機器學習的三大方式是什么，又將如何推動物聯網的發展呢?

物聯網會產生龐大的數據，這是它的特征之一。即使如此，但如果企業和個人無法使用這些數據，那它們都是完全沒用的。那么市場究竟如何利用這個有價值的數據呢?通過機器學習。

如今的機器學習算法通過梳理數據集這種方式，而人類沒辦法做到這一點。據估計，物聯網的持續增長，到了2021年，它可能達到價值1.6億美元的高點，這就意味著會需要更多的算法來跟上相應的數據上漲。

正如ABI研究所指出的，機器學習的最新進展使其能夠進行預測分析，這意味著采用這些算法的企業可以更好地預測未來的市場趨勢，并更成功地瞄準未來的客戶。

機器學習不僅僅是由企業或創新者所使用，它也用于安全目的，目前已有機器學習算法正在應對網絡威脅。

像數據分析一樣，使用機器學習算法可以極大地幫助網絡安全分析。無論是幫助解決行業中的勞動力問題，努力吸引滿足富裕客戶需求的一流人力資本，還是尋找和關閉物聯網漏洞，機器學習對安全行業來說都是一個巨大的福音。

這些算法可以處理的操作范圍也是值得一提的。機器學習可用于更有效地監控數據交換，例如比特幣挖掘，此外，也可以分析歷史數據，甚至在事件發生之前就預測威脅和犯罪行為。

機器學習及其算法交付給物聯網的最大的優點之一是它如何輕松地集成到物聯網的平臺中。例如，全球移動設備的快速發展是物聯網的關鍵驅動力之一，而機器學習也經常適應移動設備的開發、編程和維護。

已經有很多例子來展示機器學習如何與特定的小物件相關聯，這些小工具引起了對物聯網的最大注意，不僅移動設備，而且自動駕駛汽車和智能城市、工廠也可以從機器學習中受益。由于物聯網的產品和服務通過采用機器學習策略使其生產成本更低，易于上市和消費，更多的消費者將涌入其中，并在全球范圍內進一步擴大覆蓋范圍。

人工智能的時代有爭議，但并沒有達到像好萊塢的末日預測那樣的境況，它也確確實實地改變了這個世界。在未來的一二十年內，隨著數十億臺設備的普及，這些算法和給企業和消費者帶來的成本削減的進步將使機器學習變得更加不可或缺。隨著越來越多的人在社交媒體平臺上注冊、登錄，購買智能設備并使用自動駕駛汽車通勤，物聯網對社會的影響甚至控制將會在機器學習的奇妙世界中變得更強大。