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数据挖掘,机器学习,和人工智能的区别是什么?

本文作者:最新it技术网 更新时间:2019-05-08 17:48:11

我以为并不需要解释的问题,最终的数据挖掘(数据挖掘),机器学习(学习机)和人工智能(AI)的区别是什么,但前几天因为有个学弟问我,我觉得我其实也想找出答案,我知道了调查和博客的调查这个问题几乎我发现没有一个写的更详细的,令人信服的比较和解释。然后我按照以前的书籍和论文,并且还与教练,谁试图谈论这些差异,毕竟一个很好的定义之间的交流可以发挥在学习和交流的未来显著作用阅读。与此同时了科学和商业数据分析之间的关系。能力有限,如有疏漏,请多多包涵和指正。

人工智能: ?。


介绍

纸被分成两个部分,第一部分描述了数据挖掘(数据挖掘),学习机器之间的差(机器学习),和人工智能(AI)。三个主要的不同目的之间的差异,这意味着(算法,模型)具有显著重叠,所以混淆。上面提出的主要技能和科学数据(数据版),以及科学数据(数据版)和业务分析设定的关系之间的关系的第二部分(业务分析)。事实上,数据科学家本身是业务分析师在大数据时代的延伸。


数据挖掘VS。VS机器学习。人工智能

数据挖掘(数据挖掘):来自现有大的图案数据(patt?rn)和提取的目的地模型(模型)数据

关键词:模式提取,大数据

数据挖掘是从现有的信息(现有信息)图案数据(pattern)和提取的模型(模型)中,i。e。最重要的信息的选择,对AI和机器学习的未来使用的数据。其核心目的是寻找数据变量之间的关系。它开发的主要原因是大数据的发展,处理数据分析的传统方法有大量看似无关的数据,这么多的无能处理,因此需要数据挖掘技术对各种数据和变量之间的关系提取,从而提炼数据。
如机器学习和数据挖掘精髓的基础上,人工智能,他的主要目的是从各种来源的数据,提取信息过剩集(超),然后合并这些信息,让你发现,你从来没有想过的模式和内部关系。这意味着,数据挖掘该方法是不使用证明的假设,而是要建立一个多种假说的方法。数据挖掘能不能告诉你这些问题的答案,他只能告诉你,A和B可能有关系,但它不能告诉你A和B的存在之间的相关性。
当然,数据挖掘使用了大量的机器学习算法,但他们的具体情况和目标,机器学习是不一样的。

机器学习(学习机):从过去的经验中自动学习新知识。

关键词:自动化,自我优化,预测,需要训练数据,系统

机器学习实际上是人工智能的一个非常重要的部分,因为目前,在实践中,大多数的人工智能的处理任务,机器学习实际上是一种方式来完成。机器学习可以自动学习程序和算法,只要设计好,这个程序可以自我优化。同时,机器需要一定量的学习训练数据(训练数据集)从过去的“知识”建设经验 。
和机器学习的最重要的功能是在实践中预测结果。如机器学习已经学完了,现在有一组新的数据x的,需要预测其分类,机器学习算法来匹配基于新的数据与学习“知识”(事实上,它是指学习数学模型的知识),那么这个数据集x到某些类型的C分类。然后,比较常见的机器学习,如亚马逊系统。

人工智能(AI):一个广义的概念,实质上是使用数据和模型,为现有的解决问题的方案(方案)(存在问题)。

关键词:和大家一样处理问题,收集技术

人工智能是机器学习和数据挖掘与相对不同的概念,目的是人工智能创造精神计算机(不知道怎么翻译好了,你可以认为它是一个机器人)。在实践中,我们可以希望,这台电脑喜欢的人有精神的任务,比如处理一个。因此,从理论上讲,人工智能和机器几乎包括了所有的内容可以做,当然也包括数据挖掘和机器学习的内容,同时还会有内容的监视器(监视器)和控制过程(过程控制)。

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