《Arduino官方消息》教育中的物聯網和機器學習 | Arduino教育|奧斯丁國際有限公司 OURSTEAM Internationl

將機器學習和物聯網融入教育（和日常生活）是不可避免的……並且變得必要。人工智能 (AI)、機器學習 (ML) 和物聯網 (IoT)已經在許多系統中交織在一起，從教育和醫療保健到工業。

互連設備，如機器人、傳感器、相機、麥克風、智能手機和其他智能設備，將有能力以某些方式學習和自我改進，使它們成為更高效、更可靠的工具。
這既可以在單個設備級別上完成，也可以在網絡的集體級別上完成，並且具有廣泛的用途，我們將在後面探討。

什麼是物聯網和機器學習？
IoT是一系列聯網對象，例如傳感器、機器和智能設備。它們可以在一個小區域內，如學校，也可以在全球範圍內。例如，只要有互聯網連接，就可以從世界任何地方通過智能手機訪問閉路電視安全系統。您甚至可以像操作遙控玩具車一樣遠程操作帶輪子的 IP 攝像機。

機器學習基於對大量數據（包括文本、數字、照片、音頻和視頻）的分析，以形成模式的概括。反過來，這可以用於特定應用程序以產生獨特的輸出，例如生成藝術圖像。
ML 使用複雜的算法作為 AI 的一部分，是人工智能的基礎。它可以應用於各種目的的物聯網，例如機器自動化、數據存儲和分析以及教育。

物聯網和機器學習之間的區別
物聯網和機器學習都使用數據，但方式不同，這是它們的主要區別。

讓我們舉個例子。物聯網為數據提供了多個入口點和存儲點。例如，在全國大選期間，投票站可能會相互聯網並與國家服務器聯網。選票可以在各個級別自動統計：在投票區或中心、城市和地區以及全國范圍內。

同時，物聯網收集的數據分析是在機器學習算法的幫助下完成的。例如，他們可能會尋找可能的故障或欺詐行為。
機器學習有助於預測未來趨勢並檢測異常情況。它還提高了人工智能。機器學習需要物聯網系統來收集大量數據。

同時，物聯網系統需要機器學習來有效地收集和處理數據。

高中物聯網和機器學習項目創意
學校智能停車系統一個可行的基於學校的學生項目示例是您學校的智能停車系統。機器學習首先需要分析學校至少一周或一個月的車流量。學生的任務是編寫分析這些數據的算法。傳感器和攝像頭——最好是 24/7 全天候運行——可以連接到物聯網系統以收集數據。一旦投入使用，RFID 訪客卡可以臨時發給所有進入校園的汽車司機。卡中的芯片可以將數據發送到司機的智能設備，引導他們到最方便的停車位。

學生健康飲食監測系統可為學生髮放個人專屬的預付借記卡或二維碼卡。該卡只能在食堂購買食品時使用。該卡用作自動鑰匙，用於訪問與基於食堂菜單的學生購買相關的數據庫。每次學生進行購買時，他們的數據都會在計算機服務器上更新。然後，這將自動提供給算法，該算法會為每個學生分析和推薦健康的食物選擇。

機器學習如何改變教育？
在某種程度上，機器學習已經在教育領域得到應用。例如，一些高等教育機構正在使用 ML 根據對他們以前的學習成績、入學考試成績、論文和麵試的分析來吸引具有優秀潛力的學生。這樣，ML 還可以用於預測入學人數和分配特定課程的配額。

但是，ML 尚未被廣泛用作學校運營的組成部分。該技術仍在發展中，並且（在財務和後勤方面）所有學校都很難用所有必要的設備和軟件更新進行改造以使系統充分發揮作用。此外，理想情況下，機器學習需要完全集成的物聯網才能高效工作。
然而，機器學習有能力通過三種主要方式改變教育：管理、指導和評估。

管理——學校管理的許多方面，例如篩選學生申請、監控註冊和分配課程配額，都可以在機器學習的幫助下得到簡化和提高效率。ML 還可以幫助招聘教師和其他人力資源事務，例如評估員工績效。
教學 - 與 IoT 系統一起，ML 可用於使所有學生的學習更加身臨其境、親身實踐和個性化。
評估——在機器學習的幫助下，評估學生的能力和學習改進可以更加客觀和科學有效。對學生進行評分應該基於具體的知識和技能，而不是僅僅為了通過考試而記憶事實的短暫能力，而 ML 可以提供更全面的評估能力。

為什麼機器學習對學生很重要？
ML 使用複雜的算法來分析大量數據點。它可以比較來自各種來源的數據點，例如科學期刊、教科書和互聯網。
ML 可以就如何使個人和集體的學習過程更具吸引力和有效性做出準確的預測和建議。它可以引導教師和學生關注特定的主題和問題。

機器學習的基礎是什麼？
簡而言之，機器學習是一種設備處理新信息和執行新任務或期望結果的能力，無需針對此類任務進行專門編程，並根據數據進行預測或預測。
例如，帶有跟踪系統的機械臂可以通過反複試驗學習如何接球。它不需要專門編程來接球，但它確實需要能夠根據球的初始條件計算或預測球的軌跡。
機器學習可以根據是否存在人工監督進行分類。加固和校準的程度也很重要。

這是機器學習的三種類型。

1. 監督與非監督學習
旨在學習的計算機可以根據某些類別的示例進行學習。在監督學習中，機器被輸入示例以及每個示例的標籤或目標。該算法關聯樣本的特徵。

在無監督學習中，沒有標籤或目標。機器通過聚類識別模式來學習。例如，面部識別技術依賴於聚類，通過識別面部的一般和特定特徵，然後將其與其他人面部的其他數據集進行比較。

2.強化學習
強化機器學習涉及面向目標的算法，這些算法優化某些任務或步驟以實現最終目標。
例如，一組輪式機器人可能會在迷宮般的模擬道路中優化交通路線並表現出自發的協調性。這可以使用數字/電子等效的獎勵和懲罰強化方法來完成。

3. 半監督學習
在半監督學習中，在訓練過程中將少量標記數據與大量未標記數據相結合。該算法可以根據其擁有的標記數據將正確的標籤應用於大量未標記數據。

概括
物聯網和機器學習將對教育產生重大的積極影響，使其更具吸引力，更能響應學生的需求。
機器學習本身根據教育部門提供的數據（例如能力傾向測試的結果）對其學習新任務的能力進行建模。計算機算法可以幫助預測學生的表現，還可以為最佳教學反應提供建議。

原文來自 : https://www.arduino.cc/education/iot-machine-learning-in-education