人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘以及數(shù)據(jù)分析有什么聯(lián)系

人工智能英文縮寫(xiě)為AI，它是研究、開(kāi)發(fā)用于模擬、延伸和擴(kuò)展人的智能的理論、方法、技術(shù)及應(yīng)用系統(tǒng)的一門(mén)新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，又是眾多學(xué)科的一個(gè)交叉學(xué)科，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、機(jī)器人、自然語(yǔ)言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)等等，人工智能可以對(duì)人的意識(shí)、思維的信息過(guò)程的模擬。人工智能包括眾多的分支領(lǐng)域，比如大家熟悉的機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言理解和模式識(shí)別等。

1.機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)屬于人工智能研究與應(yīng)用的一個(gè)分支領(lǐng)域。機(jī)器學(xué)習(xí)的研究更加偏向理論性，其目的更偏向于是研究一種為了讓計(jì)算機(jī)不斷從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識(shí)，而使機(jī)器學(xué)習(xí)得到的結(jié)果不斷接近目標(biāo)函數(shù)的理論。

機(jī)器學(xué)習(xí)，引用卡內(nèi)基梅隆大學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)研究領(lǐng)域的著名教授Tom Mitchell的經(jīng)典定義：

如果一個(gè)程序在使用既有的經(jīng)驗(yàn)E(Experience)來(lái)執(zhí)行某類任務(wù)T(Task)的過(guò)程中被認(rèn)為是“具備學(xué)習(xí)能力的”，那么它一定要展現(xiàn)出：利用現(xiàn)有的經(jīng)驗(yàn)E，不斷改善其完成既定任務(wù)T的性能(Performance)的特質(zhì)。

機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)有了十分廣泛的應(yīng)用，例如：數(shù)據(jù)挖掘、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理、生物特征識(shí)別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測(cè)信用卡欺詐、證券市場(chǎng)分析、DNA序列測(cè)序、語(yǔ)音和手寫(xiě)識(shí)別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。在我們當(dāng)下的生活中，語(yǔ)音輸入識(shí)別、手寫(xiě)輸入識(shí)別等技術(shù)，識(shí)別率相比之前若干年的技術(shù)識(shí)別率提升非常巨大，達(dá)到了將近97%以上，大家可以在各自的手機(jī)上體驗(yàn)這些功能，這些技術(shù)來(lái)自于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用。

那機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的聯(lián)系是什么呢？

機(jī)器學(xué)習(xí)為數(shù)據(jù)挖掘提供了理論方法，而數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的一個(gè)實(shí)際應(yīng)用。逐步開(kāi)發(fā)和應(yīng)用了若干新的分析方法逐步演變而來(lái)形成的；這兩個(gè)領(lǐng)域彼此之間交叉滲透，彼此都會(huì)利用對(duì)方發(fā)展起來(lái)的技術(shù)方法來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)目標(biāo)，數(shù)據(jù)挖掘的概念更廣，機(jī)器學(xué)習(xí)只是數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中的一個(gè)新興分支與細(xì)分領(lǐng)域，只不過(guò)基于大數(shù)據(jù)技術(shù)讓其逐漸成為了當(dāng)下顯學(xué)和主流。

2.數(shù)據(jù)挖掘

數(shù)據(jù)挖掘一般是指從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法搜索隱藏于其中信息的過(guò)程。數(shù)據(jù)挖掘本質(zhì)上像是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的基礎(chǔ)，它的主要目的是從各種各樣的數(shù)據(jù)來(lái)源中，提取出超集的信息，然后將這些信息合并讓你發(fā)現(xiàn)你從來(lái)沒(méi)有想到過(guò)的模式和內(nèi)在關(guān)系。這就意味著，數(shù)據(jù)挖掘不是一種用來(lái)證明假說(shuō)的方法，而是用來(lái)構(gòu)建各種各樣的假說(shuō)的方法。數(shù)據(jù)挖掘不能告訴你這些問(wèn)題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關(guān)關(guān)系，但是它無(wú)法告訴你A和B存在什么相關(guān)關(guān)系。機(jī)器學(xué)習(xí)是從假設(shè)空間H中尋找假設(shè)函數(shù)g近似目標(biāo)函數(shù)f。數(shù)據(jù)挖掘是從大量的數(shù)據(jù)中尋找數(shù)據(jù)相互之間的特性。

數(shù)據(jù)挖掘是基于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)過(guò)程，立足與數(shù)據(jù)分析技術(shù)之上，提供給為高端和高級(jí)的規(guī)律趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)以及預(yù)測(cè)功能；同時(shí)數(shù)據(jù)量將變得更為龐大，依賴于模式識(shí)別等計(jì)算機(jī)前沿的技術(shù)；其還有另外一個(gè)名稱為商業(yè)智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型數(shù)據(jù)庫(kù)以及數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)來(lái)完成。

主要挖掘方法有: 分類 、 估計(jì)、預(yù)測(cè)、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則、 聚類、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術(shù)。

3.深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。

那深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)是什么關(guān)系呢？

深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接；而深度學(xué)習(xí)使用獨(dú)立的層、連接，還有數(shù)據(jù)傳播方向，比如最近大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能，讓機(jī)器認(rèn)知過(guò)程逐層進(jìn)行，逐步抽象，從而大幅度提升識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，而深度學(xué)習(xí)又是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)大分支，深度學(xué)習(xí)的基本結(jié)構(gòu)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

4.數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)分析的概念：基于數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)和應(yīng)用程序，可以直觀的查看統(tǒng)計(jì)分析系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，從而可以很快得到我們想要的結(jié)果；這個(gè)就是最基本的數(shù)據(jù)分析功能，也是我們?cè)谛畔⒒瘯r(shí)代了，除了重構(gòu)業(yè)務(wù)流程、提升行業(yè)效率和降低成本之外的了。另外數(shù)據(jù)分析更多的是指從歷史數(shù)據(jù)里面發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息，從而提高決策的科學(xué)性。數(shù)據(jù)分析更側(cè)重于通過(guò)分析數(shù)據(jù)的歷史分布然后從中得出一些有價(jià)值的信息。還有一個(gè)數(shù)據(jù)分析更重要的功能，就是數(shù)據(jù)可視化。

比如說(shuō)，在財(cái)務(wù)系統(tǒng)的信息化中，基于企業(yè)的財(cái)務(wù)系統(tǒng)，我們可以直觀獲取企業(yè)現(xiàn)金流量表、資產(chǎn)負(fù)債表和利潤(rùn)表，這些都來(lái)自與我們的數(shù)據(jù)分析技術(shù)。數(shù)據(jù)分析目前常用的軟件是Excel, R, Python等工具。

在對(duì)比數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘時(shí)，數(shù)據(jù)分析則更像是對(duì)歷史數(shù)據(jù)的一個(gè)統(tǒng)計(jì)分析過(guò)程，比如我們可以對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得到一個(gè)粗糙的結(jié)論，但當(dāng)我們想要深入探索為什么會(huì)出現(xiàn)這個(gè)結(jié)論時(shí)，就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，探索引起這個(gè)結(jié)論的種種因素，然后建立起結(jié)論和因素之間模型，當(dāng)有因素有新的值出現(xiàn)時(shí)，我們就可以利用這個(gè)模型去預(yù)測(cè)可能產(chǎn)生的結(jié)論。

因此數(shù)據(jù)分析更像是數(shù)據(jù)挖掘的一個(gè)中間過(guò)程。

5.總結(jié)

人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)系

嚴(yán)格意義上說(shuō)，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有直接關(guān)系，只不過(guò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的方法被大量的應(yīng)用于解決人工智能的問(wèn)題而已。目前機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實(shí)現(xiàn)方式，也是最重要的實(shí)現(xiàn)方式。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)比較火的一個(gè)方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生，在圖像、語(yǔ)音等富媒體的分類和識(shí)別上取得了非常好的效果。

數(shù)據(jù)挖掘與機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系

數(shù)據(jù)挖掘主要利用機(jī)器學(xué)習(xí)界提供的技術(shù)來(lái)分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫(kù)界提供的技術(shù)來(lái)管理海量數(shù)據(jù)。

機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)挖掘的一種重要方法，但機(jī)器學(xué)習(xí)是另一門(mén)學(xué)科，并不從屬于數(shù)據(jù)挖掘，二者相輔相成。

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展帶了許多實(shí)際的商業(yè)應(yīng)用，讓虛幻的AI逐步落地，進(jìn)而影響人類社會(huì)發(fā)展；

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及未來(lái)的AI技術(shù)，將讓無(wú)人駕駛汽車(chē)、更好的預(yù)防性治療技術(shù)、更發(fā)達(dá)智能的疾病治療診斷系統(tǒng)、更好的人類生活?yuàn)蕵?lè)輔助推薦系統(tǒng)等，逐步融入人類社會(huì)的方方面面。

AI即使是現(xiàn)在，也是未來(lái)，不再是一種科幻影像和概念，業(yè)界變成了人類社會(huì)當(dāng)下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創(chuàng)造AI的我們?nèi)祟愖陨恚?