人工智慧機器學習和資料探勘三者之間的關係

人工智慧：

人工智慧（

artificialintelligence

），英文

縮寫為ai

。它是關於知識的科學（知識的表示、

知識的獲取以及知識的應用）。

人工智慧（學科）是電腦科學中涉及研究、設計和應用智慧型機器的乙個分支。它的近

期主要目標在於研究用機器來模仿和執行人腦的某些智力功能，並開發相關理論和技術。

人工職能（能力）是智慧型機器所執行的通常與人類智慧型有關的智慧型行為，如判斷、推理、證明、識別、感知、理解、通訊、涉及、思考、規劃、學習和問題求解等思維活動。

該領域的研究包括：邏輯推理與定理證明、專家系統、機器學習、自然語言理解、神經網路、模式識別、智慧型控制等。

機器學習：「

機器學習

」是人工智慧的核心研究領域之一，

其最初的研究動機是為了讓計算機系統

具有人的學習能力以便實現人工智慧，因為眾所周知，沒有學習能力的系統很難被認為是具有智慧型的。目前被廣泛採用的機器學習的定義是

「利用經驗來改善計算機系統自身的效能

」。事實上，由於「經驗

」在計算機系統中主要是以資料的形式存在的，因此機器學習需要設法對資料進行分析，這就使得它逐漸成為智慧型資料分析技術的創新源之一，並且為此而受到越來越多的關注。

資料探勘：

「資料探勘」和

「知識發現

」通常被相提並論，並在許多場合被認為是可以相互替代的術語。對資料探勘有多種文字不同但含義接近的定義，例如

「識別出巨量資料中有效的、新穎的、潛在有用的、最終可理解的模式的非平凡過程

」。其實顧名思義，資料探勘就是試圖從海量資料中找出有用的知識。大體上看，資料探勘可以視為機器學習和資料庫的交叉，它主要利用機器學習界提供的技術來分析海量資料，利用資料庫界提供的技術來管理海量資料。

1、周志華：資料探勘與機器學習

2、what is the difference between data mining,statistics,machine learning and ai?

3、人工智慧，機器學習，統計學，資料探勘之間有什麼區別？

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總體來說分別解釋區別總結人工智慧機器學習資料探勘已然越來越火，我只是聽了個耳熟，真正學習才剛剛開始，簡單的說一下最近的學習成果 aimldm的區別。三者的區別是目的不同，但達到目的的方法有很大重疊之處。資料探勘是用來理解事物的機器學習是用來事物的人工智慧是用來生成行動的。人工智慧1 ...

人工智慧 機器學習和資料探勘三者之間的關係