با شرایط فعلی نمی تواند از تمام ظرفیت‌ها و پتانسیل‌های اینترنت اشیا استفاده کرد. به زودی اطلاعات تولید شده توسط اینترنت اشیا افزایش پیدا می‌کند و نیاز به یادگیری ماشینی برای تحلیل این داده‌ها است تا بتوان از الگوهای موجود در این اطلاعات برای تحقق اهداف اینترنت اشیا استفاده نمود.
اینترنت اشیا گنجینه‌ای از داده‌های بزرگ را تولید می‌کند، داده‌هایی که می تواند به شهرهای کمک کند تا حوادث و جرائم را پیش‌بینی نماید، به پزشکان کمک کند تا دیدگاه صحیحی از عملکرد ادوات پزشکی داشته باشند و آنها را بهینه‌سازی کنند. برای چنین کارهایی، اینترنت اشیا فرصت‌های زیادی ایجاد می‌کند.
با گسترش سریع دستگاه‌ها و حسگرهای متصل به اینترنت اشیا، حجم داده‌های تولید شده به سطح عظیمی افزایش می‌یابد و مشکل بزرگ، یافتن راه‌حل هایی برای تجزیه و تحلیل این داده است. نکته مهم این است که در این مسیر، مهمتری ابزاری که می‌تواند برای تحلیل اطلاعات اینترنت اشیا به کار رود، یادگیری ماشینی است.
هوش مصنوعی قادر است با زیرساخت‌هایی که دارد بتواند برای رسیدن به هدف مطلوب بهترین تصمیم را بگیرد. معمولا هوش مصنوعی به ریاضیات، منطق، احتمالات و بسیاری از علوم مختلف مجهز است. یادگیری ماشینی نیز زیرمجموعه‌ای از هوش مصنوعی بوده که هدف آن این است که کامپیوترها بتوانند به تنهایی یاد بگیرند. الگوریتم یادگیری یک دستگاه به آن امکان می‌دهد تا الگوهای موجود در داده‌ها را بسازد، مدل‌هایی ایجاد کند که جهان را توضیح می‌دهد.
در حوزه اینترنت اشیا، یادگیری ماشینی می‌تواند به شرکت‌ها کمک کند تا میلیاردها نقطه داده خود را در نظر گرفته و آن را به موضوعی معنی‌دار تبدیل کند. در واقع یادگیری ماشینی در میان حجم انبوه داده‌ها به دنبال الگوها گشته و آنها را یپدا کرده و برای اتخاذ تصمیم‌های بهتر ارائه می‌دهد.
برای مثال، ادوات پوشیدنی به زودی تکامل پیدا می‌کند و تبدیل به دستگاه‌هایی می‌شوند که به هم متصل بوده و سلامتی شما را ردیابی می‌کند و یک سری خدمات سلامت کامل به شما ارائه می‌کند. این اطلاعات، نظیر ضربان قلب یا رصد علائم حیاتی دیگر مورد تحلیل قرار گرفته و در نهایت در اختیار پزشک قرار گیرد. تحلیل اطلاعات هزاران نفر، توسط انسان دشوار است اما هوش مصنوعی می‌تواند این اطلاعات را به صورت زنده تحلیل کرده و نتایج را به پزشک ارائه دهد.
در واقع برای تجزیه و تحلیل سریع داده‌ها و شناسایی دقیق الگوهای جدید و الگوهای رایج باید از ماشین استفاده کرد، ماشین قادر است تا رفتار نرمال را در هر بیمار شناسایی کرده و آن را از ناهنجاری تفکیک کند. تحقق اینترنت اشیا به این بستگی دارد که بتوانیم الگوها و بینش پنهان شده در دریایی از اطلاعات را پیدا کرد از آنجایی که راهبردهای فعلی مقیاس‌پذیر نیستند، برای پیاده‌سازی اینترنت اشیا نیاز به یادگیری ماشینی است تا همبستگی‌ها و ناهنجاری‌ها را شناسایی کند و از آنها برای بهبود کیفیت زندگی افراد استفاده نماید.