Aprendizaje automático basado en mezcla Gaussiana mejorada Modelo para IoT en tiempo real : Análisis de los datos
Introducción: el artículo es producto de la investigación "Debido al aumento en la popularidad de Internet de las cosas (IoT), se está generando una gran cantidad de datos de sensores a partir de varias aplicaciones de ciudades inteligentes", desarrollado en la Universidad de Pondicherry en el año 2019.
Problema: adquirir y analizar datos generados por sensores de manera efectiva pues es un problema importante al procesar los datos.
Objetivo: proponer un marco novedoso para el análisis de datos del sensor IoT utilizando el aprendizaje automático basado en mejoras desde el Modelo de mezcla gaussiana (GMM) por datos adquiridos en tiempo real.
Metodología: en este documento, los modelos GMM basados en agrupamiento se utilizan para encontrar los patrones de densidad en un día o semanalmente para los requisitos del usuario. La plataforma en la nube ThingSpeak utilizada para realizar análisis y visualizaciones.
Resultados: se realizó un análisis sobre el mecanismo propuesto implementado en datos de tráfico en tiempo real con precisión, recuperación y F-Score como medidas.
Conclusiones: los resultados indican que el mecanismo propuesto es eficiente en comparación con el estado de esquemas de arte.
Originalidad: la aplicación de la plataforma GMM y ThingSpeak Cloud para realizar análisis de datos en tiempo real de IoT es el primer enfoque para encontrar patrones de densidad de tráfico en carreteras transitadas.
Limitación: existe la necesidad de desarrollar la aplicación para que los usuarios móviles encuentren las rutas de tráfico óptimas basadas en patrones de densidad. Los autores no pudieron desarrollar el aspecto de seguridad para encontrar patrones de densidad.
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