當前位置：
我假設你對智能(neng)(neng)樓宇已經(jing)有(you)(you)認知，而且已經(jing)知道了現(xian)(xian)在樓宇智能(neng)(neng)化的(de)(de)(de)(de)范疇正逐漸改變，除了控制系統和(he)能(neng)(neng)源管(guan)理外，對樓宇服(fu)務的(de)(de)(de)(de)對象，也(ye)就是“人(ren)”的(de)(de)(de)(de)各種需要(yao)的(de)(de)(de)(de)滿足(zu)度的(de)(de)(de)(de)要(yao)求在迅速提高，有(you)(you)一部分是比(bi)較(jiao)剛性的(de)(de)(de)(de)，容(rong)易用既有(you)(you)的(de)(de)(de)(de)技(ji)術手(shou)段實(shi)(shi)現(xian)(xian)的(de)(de)(de)(de)，比(bi)如樓宇亮(liang)化、消(xiao)防(fang)、..等(deng)5A能(neng)(neng)實(shi)(shi)現(xian)(xian)的(de)(de)(de)(de)等(deng)；有(you)(you)一部分是柔(rou)性的(de)(de)(de)(de)，比(bi)如如何(he)用有(you)(you)限的(de)(de)(de)(de)電梯讓高峰期(qi)排隊的(de)(de)(de)(de)人(ren)更少同(tong)時.節能(neng)(neng)；比(bi)如室內的(de)(de)(de)(de)溫濕度、光照等(deng)設備(bei)如何(he)根(gen)據外部自然條(tiao)件變化為住(zhu)戶提供柔(rou)性的(de)(de)(de)(de)服(fu)務，讓家有(you)(you)家的(de)(de)(de)(de)溫度，辦(ban)公(gong)有(you)(you)辦(ban)公(gong)的(de)(de)(de)(de)調(diao)性，而且還能(neng)(neng)滿足(zu)個性化的(de)(de)(de)(de)需要(yao)等(deng)等(deng)。在這(zhe)種背景前提下(xia)，物聯(lian)網(wang)、大(da)數據等(deng)一系列的(de)(de)(de)(de)新技(ji)術的(de)(de)(de)(de)綜合應用成為“必然之選(xuan)”。
只(zhi)要(yao)三步
1 選(xuan)擇(ze)并清(qing)洗數據
2 選擇合適的(de)算法模型
3 訓(xun)練模型并(bing)調整參數(shu)
又酷又暖
假設我是(shi)一個(ge)正在出差的(de)超級(ji)貼心男士，在一個(ge)霧(wu)霾較重(zhong)、寒濕的(de)初(chu)春，愛人(ren)(ren)在到家前(qian)一小時，我就根(gen)據愛人(ren)(ren)的(de)日常作息規律開(kai)啟(qi)了(le)空氣凈化、溫度調節(jie)甚至熱水器，還能(neng)給她播放她喜(xi)歡的(de)音樂以(yi)及在她臨睡(shui)前(qian)跟她講睡(shui)前(qian)故事。但是(shi)有個(ge)問題，這(zhe)是(shi)個(ge)性化的(de)需要，即使我們能(neng)倚仗機器學習對整(zheng)棟大樓(lou)進(jin)行(xing)推(tui)演，怎樣(yang)能(neng)讓這(zhe)種推(tui)演能(neng)進(jin)入千家萬戶并迎合這(zhe)種個(ge)性化帶來的(de)復雜計(ji)算場景呢？
其(qi)實本(ben)質(zhi)上是一(yi)樣，只不過(guo)此(ci)時(shi)能夠依據的(de)(de)數(shu)(shu)據量一(yi)開始很少，直(zhi)接運(yun)用機器學(xue)習幾乎得不到任何有價值(zhi)的(de)(de)預判，此(ci)時(shi)數(shu)(shu)據科學(xue)工(gong)具更多地是通過(guo)學(xue)習人(ren)工(gong)干預的(de)(de)習慣，比如每(mei)一(yi)次開燈的(de)(de)亮度(du)(du)，每(mei)一(yi)次調(diao)節出(chu)水的(de)(de)溫度(du)(du)等(deng)非常細(xi)節的(de)(de)傳感器數(shu)(shu)據，來推演“習慣”的(de)(de)路徑(jing)，配合不同與(yu)用戶相關(guan)的(de)(de)維度(du)(du)（如小孩(hai)、老人(ren)等(deng)）來綜(zong)合理解(jie)用戶希望獲得的(de)(de)體驗(yan)。
