Efficient Data Analysis Based on Machine Learning Techniques Application to IoT (Management and Security)

Abstract

In today’s world, all enterprises generate massive amounts of data from diverse sources. Whether it’s from enterprise systems themselves, from social media or other online sources, from smartphones and other client/edge computing devices, or from sensors and instruments comprising the Internet of Things (IoT), this data is extremely valuable to organizations that have the tools in place to capitalize on it. The overall toolbox for these tools is called data analytics. The latter can be challenging, given that it involves complex information and large data sets that are difficult to manage manually. This is where machine learning (ML) comes in. It is changing the way consumer-based companies are dealing with the vast data they generate. ML is based on Artificial Intelligence (AI) on the idea that systems can automatically learn from data, identify patterns, and make decisions with little human interference, and is being used to automate analytical model building. Data has become a key driver for enterprises to enhance their sustainability in a competitive business world. With more data being produced and stored than ever before, the need for more efficient, effective, and precise processes has grown too. ML is seen to be a great solution, it significantly reduces efforts, saves time and is a cost-effective tool which replaces multiple teams working on analyzing, processing and performing regression testing on the data. It gives accurate results and helps organizations build statistical models based on real-time data. In this thesis, the goal is to design and implement efficient machine learning-based solutions in order to help make better data analysis. The context of IoT will be mainly considered as management and security domains are bringing some of the biggest challenges in this area. في عالم اليوم، تقوم جميع المؤسسات بتوليد كميات هائلة من البيانات من مصادر متنوعة. سواء كان ذلك من أنظمة المؤسسة نفسها، أو من وسائل التواصل الاجتماعي أو المصادر الأخرى عبر الإنترنت، أو من الهواتف الذكية وأجهزة الحوسبة الطرفية العميل الخرى، أو من أجهزة الاستشعار والأدوات التي تشتمل على إنترنت الاشياء، فإن هذه البيانات ذات قيمة كبيرة للمؤسسات التي لديها الأدوات في مكانه للاستفادة منه. يسمى صندوق الأدوات الشامل لهذه الأدوات لتحليل البيانات. وقد يكون هذا الخير صعبا، نظرا النه يتضمن معلومات معقدة ومجموعات بيانات كبيرة يصعب إدارتها يدويا. هذا هو المكان الذي يأتي فيه التعلم الآلي، فهو يغير الطريقة التي تتعامل بها الشركات القائمة على المستهلك مع البيانات الهائلة التي تولدها. يعتمد تعلم الآلي على الذكاء الاصطناعي على فكرة أن الانظمة يمكن أن تتعلم تلقائيا من البيانات، وتحدد النماط، وتتخذ القرارات مع القليل من التدخل البشري، ويتم استخدامها لاتمتة بناء النماذج التحليلية. أصبحت البيانات محركًا رئيسيا للمؤسسات لتعزيز استدامتها في عالم الأعمال التنافسي. ومع إنتاج المزيد من البيانات وتخزينها أكثر من أي وقت مضى، تزايدت أيضا الحاجة إلى عمليات أكثر كفاءة وفعالية ودقة. يُنظر إلى التعلم اللي على أنه حل رائع، فهو يقلل بشكل كبير من الجهود، ويوفر الوقت، كما أنه أداة فعالة من حيث التكلفة تحل محل الفرق المتعددة التي تعمل على تحليل ومعالجة وإجراء اختبار الانحدار على البيانات. فهو يعطي نتائج دقيقة ويساعد المؤسسات على بناء نماذج إحصائية تعتمد على البيانات في الوقت الفعلي. الهدف في هذه الاطروحة هو تصميم وتنفيذ حلول فعالة قائمة على التعلم اللي للمساعدة في إجراء تحليل أفضل للبيانات سيتم النظر في سياق إنترنت الاشياء بشكل أساسي لان مجالات الادارة والأمن تجلب بعضا من أكبر التحديات في هذا المجال.