数据挖掘和人工智能,数据挖掘和人工智能区别

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本文目录

  1. 人工智能,机器学习,统计学,数据挖掘之间有什么区别
  2. 人工智能是怎样思考和处理信息的
  3. 人工智能与数据挖掘的就业方向
  4. 人工智能的数据服务包括哪些步骤

人工智能,机器学习,统计学,数据挖掘之间有什么区别

相互之间关联在一起,有些应用领域所代表的含义是一样的,这里我想引用台大机器学习课程中老师所讲的这些概念相互之间的区别,具体如下:

ML与DM之间的关系

机器学习是从假设空间

H

中寻找假设函数

g

近似目标函数

f

.数据挖掘是从大量的数据中寻找数据相互之间的特性

ML与AI之间的关系

人工智能是一种应用领域,机器学习是实现人工智能的一种手段,但是不限于此。

ML与统计之间的关系

统计的方法可以用来机器学习,比如:聚类、贝叶斯等等,当然机器学习还有很多其他的方法,如神经网络(更小范围)、SVM

模式识别也是一个应用领域

人工智能是怎样思考和处理信息的

人工智能通过数据挖掘和数据分析来处理海量数据。

一、数据挖掘

从大量的数据中通过算法收集信息的过程成为数据挖掘。通常与计算机科学有关,并通过统计在线分析、机器学习、情报探索、专家分析等结合在一起。

利用数据挖掘进行数据处理的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、web网页挖掘等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

二、数据分析

它是数学和计算机科学相结合的产物,是指用适当的统计分析方法对收集来的海量数据进行分析,提取需要的信息并形成结论。在实际运用中,数据分析可帮助我们做出正确性大的判断,以便采取适当的行动。在统计学中,数据分析划分为统计分析、探索数据分析以及验证性数据分析。

人工智能与数据挖掘的就业方向

1.计算机视觉与模式识别:这一方向是从技术层面定义的,其应用领域包括:智能办公、智能交通、智能城市等,技术的性能层包括指纹识别(如智能办公中的刷卡,公安系统中的案件处理)、人脸识别(如各种互联网工具认证、大规模人事管理)、虹膜识别(常见如影视剧中的密码锁)、车牌识别(交通系统中的违章判断和电子处理)等。

2.医学图像处理:很多医疗设备和医疗器械都会涉及到图像处理和成像技术,如西门子、飞利浦等企业都会有专门的人工智能研发部门。

4.无人驾驶领域:无人驾驶是近年来中国的一个热门话题,也是人工智能的关键应用领域之一。一些汽车品牌已经应用到无人驾驶领域,真正获得了上路的资格。但是,目前人工智能技术还不能支持真正的无人驾驶,因此在无人驾驶汽车发生事故后,将无人驾驶驾驶应用于驾驶领域的研究正在回到实验室。

5智慧生活与智慧城市:阿里巴巴集团与杭州签署智慧城市合作协议。人工智能的阴影将出现在交通、商业、生活等诸多领域。此外,包括智能家居在内的智能生活已经逐步应用到人们的日常生活中。

人工智能的数据服务包括哪些步骤

1、数据挖掘(Datamining),又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现(Knowledge-DiscoveryinDatabases,简称KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

2、数据分析是数学与计算机科学相结合的产物,是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。在实际生活应用中,数据分析可帮助人们作出判断,以便采取适当行动。

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