我要投搞

标签云

收藏小站

爱尚经典语录、名言、句子、散文、日志、唯美图片

当前位置:财神爷图库 > 定义机器智能 >

人工智能机器学习统计学数据挖掘之间有什么区别

归档日期:07-20       文本归类:定义机器智能      文章编辑:爱尚语录

  说到人工智能,就不能不提到机器学习和深度学习。很多时候,我们得先明确人工智能与机器学习和深度学习的关系,我们才能更好地去分析和理解人工智能与数据分析、统计学和数据挖掘思维关联。人工智能与统计学、数据分析和数据挖掘的联系,更多的是机器学习与深度学习,同数据分析与数据挖掘的关联。

  人工智能英文缩写为AI,它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支,又是众多学科的一个交叉学科,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等,人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域,比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。

  机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性,其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识,而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

  机器学习,引用卡内基梅隆大学机器学习研究领域的着名教授Tom Mitchell的经典定义:

  如果一个程序在使用既有的经验E(Experience)来执行某类任务T(Task)的过程中被认为是“具备学习能力的”,那么它一定要展现出:利用现有的经验E,不断改善其完成既定任务T的性能(Performance)的特质。

  机器学习已经有了十分广泛的应用,例如:数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中,语音输入识别、手写输入识别等技术,识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大,达到了将近97%以上,大家可以在各自的手机上体验这些功能,这些技术来自于机器学习技术的应用。

  机器学习为数据挖掘提供了理论方法,而数据挖掘技术是机器学习技术的一个实际应用。逐步开发和应用了若干新的分析方法逐步演变而来形成的;这两个领域彼此之间交叉渗透,彼此都会利用对方发展起来的技术方法来实现业务目标,数据挖掘的概念更广,机器学习只是数据挖掘领域中的一个新兴分支与细分领域,只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。

  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。数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础,它的主要目的是从各种各样的数据来源中,提取出超集的信息,然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。这就意味着,数据挖掘不是一种用来证明假说的方法,而是用来构建各种各样的假说的方法。数据挖掘不能告诉你这些问题的答案,他只能告诉你,A和B可能存在相关关系,但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。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。

  数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程,立足与数据分析技术之上,提供给为高端和高级的规律趋势发现以及预测功能;同时数据量将变得更为庞大,依赖于模式识别等计算机前沿的技术;其还有另外一个名称为商业智能(BI, Business Intelligence),依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。

  主要挖掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像,视频,音频等)等技术。

  深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。晦涩难懂的概念,略微有些难以理解,但是在其高冷的背后,却有深远的应用场景和未来。

  深度学习是实现机器学习的一种方式或一条路径。其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据。比如其按特定的物理距离连接;而深度学习使用独立的层、连接,还有数据传播方向,比如最近大火的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能,让机器认知过程逐层进行,逐步抽象,从而大幅度提升识别的准确性和效率。

  神经网络是机器学习的一个分支,而深度学习又是神经网络的一个大分支,深度学习的基本结构是深度神经网络。

  数据分析的概念:基于数据库系统和应用程序,可以直观的查看统计分析系统中的数据,从而可以很快得到我们想要的结果;这个就是最基本的数据分析功能,也是我们在信息化时代了,除了重构业务流程、提升行业效率和降低成本之外的了。另外数据分析更多的是指从历史数据里面发现有价值的信息,从而提高决策的科学性。数据分析更侧重于通过分析数据的历史分布然后从中得出一些有价值的信息。还有一个数据分析更重要的功能,就是数据可视化。

  比如说,在财务系统的信息化中,基于企业的财务系统,我们可以直观获取企业现金流量表、资产负债表和利润表,这些都来自与我们的数据分析技术。数据分析目前常用的软件是Excel, R, Python等工具。

  在对比数据分析和数据挖掘时,数据分析则更像是对历史数据的一个统计分析过程,比如我们可以对历史数据进行分析后得到一个粗糙的结论,但当我们想要深入探索为什么会出现这个结论时,就需要进行数据挖掘,探索引起这个结论的种种因素,然后建立起结论和因素之间模型,当有因素有新的值出现时,我们就可以利用这个模型去预测可能产生的结论。

  严格意义上说,人工智能和机器学习没有直接关系,只不过是机器学习的方法被大量的应用于解决人工智能的问题而已。目前机器学习是人工智能的一种实现方式,也是最重要的实现方式。

  深度学习是机器学习比较火的一个方向,其本身是神经网络算法的衍生,在图像、语音等富媒体的分类和识别上取得了非常好的效果。

  数据挖掘主要利用机器学习界提供的技术来分析海量数据,利用数据库界提供的技术来管理海量数据。

  机器学习是数据挖掘的一种重要方法,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成。

  深度学习、机器学习的发展带了许多实际的商业应用,让虚幻的AI逐步落地,进而影响人类社会发展;

  深度学习、机器学习以及未来的AI技术,将让无人驾驶汽车、更好的预防性治疗技术、更发达智能的疾病治疗诊断系统、更好的人类生活娱乐辅助推荐系统等,逐步融入人类社会的方方面面。

  AI即使是现在,也是未来,不再是一种科幻影像和概念,业界变成了人类社会当下的一种存在,不管人类是否喜欢或者理解,他们都将革命性地改变创造AI的我们人类自身。

  什么是人工智能?它和神经网络、机器学习、深度学习、数据挖掘这类热门词汇有什么关系?

  人工智能(AI)是一门综合了计算机科学、生理学、哲学的交叉学科。凡是使用机器代

  由图可见,人工智能、机器学习、深度学习并非是层层包含的关系,而最近火热的神经网络也只是与人工智能有交叉而非人工智能的实现方式或者子集。

  所以,他们的关系是这些学科的部分知识和人工智能交叉在一起,你不一定全部要掌握,但是一定要了解。

  人工智能涉及到的学科范围实在是太广了,但是万变不离其宗,任何一门技术都需要打好扎实的基础,我的建议是数学,概率论,统计学,线性代数这些大学要学习的基本学科是一定要学会的,不止是会,还要懂得运用和思考。

  如果你是一个还没入门的初学者,我推荐看《人工智能基础(高中版)》,没有涉及到大量的算法,讲的都是一些基本的原理,里面也涉及到一些数学知识,我们公司每个人都要看的一本书,能够让普通人也能大体明白人工智能相关的知识。

  数据挖掘是用到了机器学习中的很多东西,但两者不是同一个东西,连概念都不一样,前者是偏向应用,但应用中的很多理论和方法,来源于机器学习。

本文链接:http://mymediaworld.net/dingyijiqizhinen/762.html