腾讯云数据挖掘,机器学习和人工智能的区别

数据挖掘,机器学习,人工智能,相信很多人都没有理清三者之间到底是什么关系吧

那接下来我来具体介绍一下这三个概念
数据挖掘:
很多人可能会对“数据挖掘”这个术语感到困惑,确实即使是这个术语本身实际上也不能完全表达其主要含义,从矿石或沙子挖掘黄金叫做黄金挖掘而不是砂石挖掘,类似地,数据挖掘如果叫做“从数据中挖掘知识”可能会更贴切,可是这个名字太长了┐(´д`)┌。数据挖掘使用机器学习、统计学和数据库等方法在相对大量的数据集中发现模式和知识,它涉及数据与处理器、模型与推断、可视化等。数据挖掘包括以下几类常见任务:
1、异常检测
2、关联分析
3、聚类
4、分类
5、回归
具体这五点任务的解释不是本文重点,如果有时间将会在后继展开。

人工智能:
人工智能可以说是时下最为流行的话题了,那么什么是人工智能呢?它为什么会如此受到人们的关注呢?
也就是说人工智能就是让机器的行为看起来像人表现出的智能行为一样。
人工智能的先驱们希望机器具有与人类似的能力:感知、语言、思考、学习、行动等。随着机器学习的发展,人们发现机器具有了一定的感知和学习方面的能力,就自然以为人工智能已经接近成熟了,其实人工智能包括计算智能、感知智能、认知智能等方面,而目前人工智能尚处于前两者之间

人工智能的典型系统包括以下几个方面:
1、博弈游戏
2、机器人相关控制理论
3、机器翻译
4、语音识别
5、计算机视觉
6、自然语言处理

机器学习:
相信看了人工智能的解释,细心的你已经发现它和机器学习的关系了吧。其实机器学习就是人工智能的一个子集,或者说是它的一个分支,也就是说人工智能的发展离不开它。
机器学习是计算机科学的子领域,其关注的是计算机程序如何随着经验积累,自动提高性能。它主要涉及的理论基础包括概率论、数理统计、线性代数、数学分析、数值逼近、最优化理论、和计算复杂理论等,其核心要素是数据、算法和模型。
机器学习作为人工智能的核心技术和实现手段,通过机器学习可以解决人工智能面临的问题,而机器学习是通过一些算法,从数据分析中获得规律,然后利用规律对新样本进行预测。而数据挖掘中的很多算法是来自机器学习和统计学,机器学习中的某些算法也借鉴了统计学理论,在实际应用中进行优化,实现数据挖掘的目标。数据挖掘和机器学习的交集越来越大,机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术。


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