사물 인터넷 기술
Cisco IoT Center는 제공업체가 IoT 셀룰러 환경 및 5G 사용 사례를 더 잘 관리할 수 있도록 설계된 기계 학습 및 기타 개선 사항을 추가합니다.
시스코는 머신 러닝과 스마트 청구를 통해 Cisco IoT 센터를 개선했습니다. 왜요? 2020년 연례 인터넷 보고서에 따르면 2023년까지 M2M(Machine-to-Machine) 연결이 19% 증가하고 전체 연결의 50%를 차지할 것으로 예상합니다. 이러한 개선 사항은 Cisco의 서비스 제공업체 파트너가 셀룰러 IoT 환경 및 5G 사용을 위한 최적화된 관리를 제공하는 데 도움이 될 것입니다. 사례.
“셀룰러 IoT 구축은 커넥티드 카, 유틸리티, 운송 산업 전반에 걸쳐 가속화되고 있으며 5G 및 Wi-Fi 6이 다가오면서 IoT 도입은 더욱 빠르게 성장할 것입니다. Cisco는 IoT 사용 사례의 채택을 가속화하기 위해 연결 관리, IoT 네트워킹, IoT 보안 및 에지 컴퓨팅에 투자하고 있습니다.”라고 Cisco의 IoT 제품 관리 부사장인 Vikas Butaney는 말합니다.
"오늘날의 발전으로 Cisco는 기계 학습을 통해 서비스 제공업체 파트너가 셀룰러 IoT 서비스를 간소화하고 가속화하는 동시에 새로운 번들 서비스를 만들어 수익을 늘릴 수 있도록 지원하고 있습니다."라고 그는 말합니다.
참조: NIST, IoT 제조업체를 위한 보안 권장 사항 초안 발표
Cisco의 IoT Control Center 개선 사항은 다음과 같습니다.
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기계 학습의 정의 머신 러닝은 분석 모드 구축을 자동화하는 데이터 분석 방법입니다. 기계가 경험을 통해 학습할 수 있어야 한다는 생각에서 출발한 인공지능의 한 분야입니다. 과거에 머신 러닝은 우리에게 자율 주행 자동차, 실용적인 음성 인식, 효과적인 웹 검색을 제공했습니다. 오늘날 머신 러닝은 너무나 만연하여 모든 사람이 자신도 모르게 하루에도 수십 번씩 사용합니다. 일상 생활에서 머신러닝 사용 의료: 머신 러닝은 의료 산업에서 빠르게 성장하는 방법으로, 데이터를 사용하여 센서와 웨어러블 장치를 사용하여 실시간으로 환자의 건강
지금까지 모든 사람들은 머신 러닝과 머신 러닝이 모든 것을 어떻게 변화시킬지에 대해 들었습니다. 하지만 모든 것을 어떻게 바꿔야 할지 아는 사람은 거의 없습니다. 이 블로그의 단계를 시도하거나 이에 대해 읽을 때 PLCnext 컨트롤러로 변경을 시작하는 방법을 이해하는 데 도움이 되기를 바랍니다. 이 블로그에서는 첫 번째 ML 모델을 교육하고 ONNX 표준으로 변환하고 PLCnext 컨트롤러에서 모델을 추론하는 방법에 대해 설명합니다. 진행하지 않고 압도적인 일을 만들기 위해 저는 유명한 Iris 데이터 세트를 사용하여 모델을 구축