摘要:机器学习 (ML) 使物联网 (IoT) 能够从感知数据的宝库中获得隐藏的见解,并真正无处不在,而无需明确寻找知识和数据模式。没有 ML,物联网就无法满足企业、政府和个人用户的未来需求。物联网的主要目标是感知我们周围发生的事情,并通过智能方法实现决策自动化,这将模仿人类的决策。在本文中,我们从数据、应用和行业三个角度对支持 ML 的物联网的文献进行分类和讨论。我们通过回顾大约 300 个已发表的资料,详细阐述了数十种前沿方法和应用,说明 ML 和物联网如何协同工作,在使我们的环境更智能方面发挥关键作用。我们还讨论了新兴的物联网趋势,包括行为互联网 (IoB)、疫情管理、联网自动驾驶汽车、边缘和雾计算以及轻量级深度学习。此外,我们将物联网面临的挑战分为四类:技术、个人、商业和社会。本文将有助于利用物联网的机遇和挑战,使我们的社会更加繁荣和可持续。