人工智能 数据挖掘，人工智能 数据挖掘专业

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能 数据挖掘的问题，于是小编就整理了2个相关介绍人工智能 数据挖掘的解答，让我们一起看看吧。

人工智能, 机器学习。数据挖掘,模式识别, 神经网络之间是什么关系呢？

人工智能

人工智能我们希望机器达到的目标，即希望机器 Think like people，Act like people.而人工智能的发展阶段分为三个时代：

1、运算智能：通过暴力计算来穷举所有可能性来体现智能，例如“深蓝打败国际象棋选手”

2、感知智能：在某一特定领域的下的智能，当前正处于的时代、属于窄人工智能，如人脸识别、语音识别等

3、认知智能：即通用人工智能、我们希望机器达到的真正智能状态，目前还很遥远

机器学习

机器学习是达到人工智能目标的方法的统称。

“学习”的标准定义为：任务 T 在经验 E 的基础上，用于衡量 T 的性能的 P 有所提高，简化而言就是让机器基于经验学到某种东西、效果越来越好。

下述图片（图片引自慕课网）解释了人类思考与机器学习的方式，都是基于历史经验进行总结得到知识沉淀，并对未知世界进行认知的过程。

人工智能的核心就是预测，最初期是规则智能（专家系统），而现在的人工智能都是数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。

数据挖掘

数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。

模式识别

要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的集合。

模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。

神经网络

上面提到模式识别的特征是人类设计的，但实际中各类数据的特征表示不是显而易见的，我们更希望通过机器自身的学习去获得特征，个人觉得神经网络实际上就是这样一种过程，可以将原始输入数据（一个向量）映射到新的向量空间，然后基于新的向量进行分类或其他操作。下图的（X1,X2,X3,......Xn）即原始输入，（O1,O2,......Oj）即通过神经网络得到的输出（可以理解为是表示原始输入的特征）。

之前有人提到神经网络具有强大的线性表达能力，确实如此。但要注意，神经网络不一定是非线性的，线性与否取决于每个神经元的激活函数，如果激活函数是线性的，那么无论经过多少神经元、整个计算过程仍然是线性的，而线性的神经网络表达能力有限、比如说连最简单的“异或”都处理不了。

只有引入了非线性的激活函数，如RELU、sigmoid等，神经网络才获得了强大解释能力。

深度学习

神经网络是直接从输入映射为输出，实际上这个工作也是很困难的，那么就一步一步来，首先先对应到简单的、低级的特征，再把这个特征作为输入通过算法得到新的特征，然后这样一层层的继续，得到高层特征、再映射到输出，这就是所谓的深度学习。

欢迎探讨交流。

人工智能涵盖的范围最大，主要研究机器如何自主感知，认知和行动。其次是机器学习，机器学习属于认知范畴，主要研究的是机器如何通过自身某种行为提升能力，我们称之为学习行为。有很多种方法，有两种不同的路线，一种是像人一样通过小样本差异学习，或者通过自我解释学习；还有一种是利用计算机的计算和存储优势学习，比如knn，支持向量机，神经网络都是这类；第三就是神经网络，刚也提到了，是机器学习中的一种方法；第四提到的模式识别是人工智能感知的范畴，包括特征选择，提取，判定，是一个综合的应用领域；最后说数据挖掘，是研究如何从数据中发现规律，利用数据工具发现数据之间的关联，是数据库时代商业智能常用的工具，也也可理解为大数据分析的前身。

可以通俗的立刻为神经网络是一种算法，而其他几个技术很多都要用到这个算法，比如深度识别和数据挖掘，当你要在海量数据中挖到自己需要的有用的数据的时候为了能快速有效的获得有用的信息的时候，你就需要建立一套数据模型，而为了实现这个模型你就需要编写一套算法，而神经网络就是其中一个。个人理解，如有错误欢迎各位指出！

数据挖掘技术，是否也属于人工智能的范畴？所谓的人工智能的技术具体包括哪些？

就学科领域划分来说，数据挖掘不属于人工智能范畴，但同属于计算机科学，在实际应用中二者也有交叉和耦合。

我的个人见解，这二者主要区别在于，人工智能试图创造出能模拟人的思维思考机制的，进行自主推理学习的聪明的机器。而数据挖掘主要依赖于人的主观能动性，通过统计分析，情报融合以及机器学习技术从数据沙砾中淘金。

总结，AI也就是人工智能的终点是像人的机器，数据挖掘的终点是信息价值。数据挖掘中使用的一些专家系统，机器学习技术很多属于AI范畴，现如今数据挖掘也越来越多用到了人工智能的阶段成果，也就是做数据挖掘的人，让“机器人”协助我们去工作。

AI领域主要的技术有:

机器人，就像波士顿动力公司那种可以后空翻的机器人，可以自由爬楼的机器狗。

语音识别，我们现在用到各种语音转文字，语音输入等等，应用了语音识别的成果。更强的还有AI翻译。

图像识别，常见的有车库前面可以直接识别显示车牌的电子眼，收费站识别过往车辆的技术等。人脸识别技术应用也多了起来，刷脸解锁手机已经普及。

自然语言处理，NLP，主要是处理各种自然文字，文章数据，发现文章的主题，判断文字表达的情绪等。

其他基于深度学习的技术，模式识别等等。

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到此，以上就是小编对于人工智能 数据挖掘的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能 数据挖掘的2点解答对大家有用。