Un análisis comparativo de conjuntos apilados para mecanismos de clasificación de dispositivos IoT.
por Ganesh S. Pise, Sachin D. Babar y Parikshit N. Mahalle
La conexión de máquina a máquina (M2M) en el contexto de la Internet de las cosas (IoT), con el objetivo principal de mejorar la gestión de la información a través de métodos de clasificación avanzados. A medida que ha crecido el número de dispositivos de IoT, se necesitan métodos sólidos para clasificarlos de manera eficiente para que el contacto sea fluido y se haga el mejor uso de los recursos.
Este estudio compara dos técnicas de aprendizaje automático de vanguardia llamadas Stacked Ensembles para ver cuál es mejor para hacer que la clasificación de dispositivos de IoT sea más precisa y confiable. La investigación del documento analiza diferentes modelos de clasificación dentro de Stacked Ensembles y compara qué tan bien funcionan con métodos más estándar.
El sistema de estudio tiene una gran colección con muchos dispositivos de IoT diferentes y diferentes métodos de comunicación y situaciones de red. El documento se centra en encontrar las mejores configuraciones de Stacked Ensemble para una clasificación precisa y eficiente de dispositivos en la comunicación M2M probándolas y evaluándolas cuidadosamente.
El estudio se suma a los campos del aprendizaje automático y la Internet de las cosas, pero también analiza la gestión de la información en redes M2M, que es un tema muy importante. Esperamos que la eficacia del sistema, el uso de recursos y el rendimiento general de la red mejoren con el uso de métodos de clasificación avanzados. Se espera que los resultados del estudio ayuden a las personas a crear y utilizar estrategias de gestión del conocimiento sólidas. Esto hará que la configuración de la comunicación M2M sea más inteligente y más flexible a medida que cambia el mundo de la IoT.
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