机器学习在物联网大数据中的应用文献综述

随着物联网技术的快速发展，海量的物联网数据呈爆炸式增长，如何有效地存储、处理和分析这些数据成为当前面临的巨大挑战。

机器学习作为人工智能的核心领域，为解决物联网大数据分析难题提供了新的思路和方法。

本文首先概述了物联网大数据和机器学习的概念，并分析了物联网大数据带来的机遇和挑战。

其次，详细阐述了机器学习在物联网大数据中的应用场景，包括智能家居、智慧城市、工业互联网、智慧农业和智慧医疗等领域。

然后，通过分析典型案例，探讨了机器学习在物联网大数据分析中的具体应用，例如智能交通预测、环境监测与预警、设备故障诊断与预测等。

最后，总结了机器学习在物联网大数据应用中面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。

关键词：机器学习；物联网；大数据；人工智能；数据分析

近年来，物联网技术飞速发展，并逐步渗透到各个领域，深刻改变着人们的生产和生活方式。

物联网是指通过各种信息传感器、射频识别技术、全球定位系统等，实时采集任何需要监控、连接、互动的物体或过程，并将其与互联网相连接，进行信息交换和通信，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络。

物联网的迅猛发展产生了海量的结构化、半结构化和非结构化数据，这些数据被称为物联网大数据。