Resumen

Este artículo intenta identificar el requisito y el desarrollo del análisis de datos móviles basado en aprendizaje automático a través de la discusión de las perspectivas de los desafíos en los datos móviles grandes. Además, revisa las aplicaciones de vanguardia del análisis de datos en el área de los datos móviles grandes. En primer lugar, presentamos el desarrollo de los datos móviles grandes. En segundo lugar, se revisan los métodos de análisis de datos frecuentemente aplicados. Se introducen tres aplicaciones típicas del análisis de datos móviles grandes, a saber, modelado de canales inalámbricos, análisis del comportamiento humano en línea y fuera de línea, y reconocimiento de voz en el Internet de los Vehículos, respectivamente. Finalmente, resumimos los principales desafíos y futuras direcciones de desarrollo del análisis de datos móviles grandes.

• Materias:Internet de las cosas Dispositivos móviles Ransomware Ingeniería de Telecomunicación Servidores en la nube
• Subjects:Internet of things Mobile devices Ransomware Telecommunication engineering Cloud Servers
• Palabras claves:Aprendizaje automático; Big data móvil; Retos; Análisis de datos; Aplicaciones; Desarrollo
• Keywords:Machine learning; Mobile big data; Challenges; Data analysis; Applications; Development