
就目前而言,很多人都想去學(xué)習(xí)人工智能的知識(shí)。其實(shí)人工智能涉及到了很多的知識(shí)以及技術(shù),比如模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)等等。這足以說明人工智能范圍之廣泛。在這篇文章中我們就給大家介紹一下人工智能涉及到的技術(shù)。
1.模式識(shí)別
我們可以把模式識(shí)別看做機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別的主要區(qū)別就是在于模式識(shí)別是從工業(yè)界發(fā)展起來的概念,機(jī)器學(xué)習(xí)則主要源自計(jì)算機(jī)學(xué)科。在一本講述人工智能的書上說,模式識(shí)別是源自工業(yè)界,而機(jī)器學(xué)習(xí)來自于計(jì)算機(jī)學(xué)科。不過,它們中的活動(dòng)可以被視為同一個(gè)領(lǐng)域的兩個(gè)方面,同時(shí)在過去的10年中,它們都有了長足的發(fā)展。
2.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)
統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)近似等于機(jī)器學(xué)習(xí)。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)是個(gè)與機(jī)器學(xué)習(xí)高度重疊的學(xué)科。因?yàn)?a href='/map/jiqixuexi/' style='color:#000;font-size:inherit;'>機(jī)器學(xué)習(xí)中的大多數(shù)方法來自統(tǒng)計(jì)學(xué),甚至可以認(rèn)為,統(tǒng)計(jì)學(xué)的發(fā)展促進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的繁榮昌盛。例如著名的支持向量機(jī)算法,就是來源于統(tǒng)計(jì)學(xué)科。但是在某種程度上兩者是有分別的,這個(gè)分別在于:統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)者重點(diǎn)關(guān)注的是統(tǒng)計(jì)模型的發(fā)展與優(yōu)化,偏數(shù)學(xué),而機(jī)器學(xué)習(xí)者更關(guān)注的是能夠解決問題,偏向?qū)嵺`,因此機(jī)器學(xué)習(xí)研究者會(huì)重點(diǎn)研究學(xué)習(xí)算法在計(jì)算機(jī)上執(zhí)行的效率與準(zhǔn)確性的提升。
數(shù)據(jù)挖掘等于機(jī)器學(xué)習(xí)加上數(shù)據(jù)庫。而數(shù)據(jù)挖掘僅僅是一種思考方式,告訴我們應(yīng)該嘗試從數(shù)據(jù)中挖掘出知識(shí),一個(gè)系統(tǒng)不會(huì)因?yàn)樯狭艘粋€(gè)數(shù)據(jù)挖掘模塊就變得無所不能,恰恰相反,一個(gè)擁有數(shù)據(jù)挖掘思維的人員才是關(guān)鍵,而且還必須對(duì)數(shù)據(jù)有深刻的認(rèn)識(shí),這樣才可能從數(shù)據(jù)中導(dǎo)出模式指引業(yè)務(wù)的改善。大部分數(shù)據(jù)挖掘中的算法是機(jī)器學(xué)習(xí)的算法在數(shù)據(jù)庫中的優(yōu)化。
通過對(duì)人工智能的知識(shí)的介紹,相信大家對(duì)人工智能的了解更近一步。其實(shí)對(duì)于模式識(shí)別、統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘知識(shí)來說,這些技術(shù)都是人工智能中十分重要的內(nèi)容,它們都有不同的分工,缺一不可,所以要想了解人工智能還是要了解這些知識(shí),希望這篇文章能夠幫助的大家更好地了解人工智能。
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