一、人工智慧、大資料、雲計算：
二、資料探勘與機器學習：
資料探勘和機器學習的區別和聯絡，周志華有一篇很好的論述《機器學習和資料探勘》可以幫助大家理解。
資料探勘受到很多學科領域的影響，其中資料庫、機器學習、統計學無疑影響最大。簡言之，對資料探勘而言，資料庫提供資料管理技術，機器學習和統計學提供資料分析技術。
由於統計學往往醉心於理論的優美而忽視實際的效用，因此，統計學界提供的很多技術通常都要在機器學習界進一步研究，變成有效的機器學習演算法之後才能再進入資料探勘領域。從這個意義上說，統計學主要是通過機器學習來對資料探勘發揮影響，而機器學習和資料庫則是資料探勘的兩大支撐技術。
從資料分析的角度來看，絕大多數資料探勘技術都來自機器學習領域，但機器學習研究往往並不把海量資料作為處理物件，因此，資料探勘要對演算法進行改造，使得演算法效能和空間占用達到實用的地步。同時，資料探勘還有自身獨特的內容，即關聯分析。
而模式識別和機器學習的關係是什麼呢，傳統的模式識別的方法一般分為兩種：統計方法和句法方法。句法分析一般是不可學習的，而統計分析則是發展了不少機器學習的方法。也就是說，機器學習同樣是給模式識別提供了資料分析技術。
至於，資料探勘和模式識別，那麼從其概念上來區分吧，資料探勘重在發現知識，模式識別重在認識事物。
機器學習的目的是建模隱藏的資料結構，然後做識別、**、分類等。因此，機器學習是方法，模式識別是目的。
總結一下吧。只要跟決策有關係的都能叫 ai(人工智慧)，所以說 pr（模式識別）、dm（資料探勘）、ir（資訊檢索） 屬於 ai 的具 體應用應該沒有問題。 研究的東西則不太一樣， ml(機器學習) 強調自我完善的過程。 anyway，這些學科都是相通的。
人工智慧 大資料 雲計算三者的關係
大資料 大資料，或稱巨量資料，指的是需要新處理模式才能具有更強的決策力 洞察力和流程優化能力的海量 高增長率和多樣化的資訊資產。大資料的核心在於為客戶挖掘資料中蘊藏的價值，而不是軟硬體的堆砌。雲計算 雲計算是基於網際網路的相關服務的增加 使用和交付模式，這種模式提供可用的 便捷的 按需的網路訪問，進...
雲計算 大資料和人工智慧
參考 一 雲計算最初的目標 1 理解網路資源 儲存資源概念 2 對於一台電腦是這個樣子的，對於乙個資料中心也是同樣的。想象你有乙個非常非常大的機房，裡面堆了很多的伺服器，這些伺服器也是有cpu 記憶體 硬碟的，也是通過類似路由器的裝置上網的。這時的問題就是 運營資料中心的人是怎麼把這些裝置統一的管理...
簡介 雲計算，大資料，人工智慧
雲計算最初是實現資源管理的靈活性 雲計算不光管資源，也要管應用 大資料擁抱雲計算 資料的收集 資料的傳輸 基於硬碟的分布式佇列 資料的儲存 分布式檔案系統 資料的分析 分布式計算的方法 人工智慧擁抱大資料 推理 知識教授 基於統計的知識自學 事物間的關聯 模擬大腦的工作方式 數學單元模擬神經元 神經...