人工智慧所要完成的主要目標列表（亦稱為ai問題）
1、reasoning（推理）
2、knowledge representation（知識表示）
3、automated planning and scheduling（自動規劃）
4、machine learning（機器學習）
5、natural language processing（自然語言處理）
6、computer vision（計算機視覺）
7、robotics（機械人學）
8、general intelligence or strong ai（通用智慧型或強人工智慧）
正如列表中提到的，機器學習這一研究領域是由ai的乙個子目標發展而來，用來幫助機器和軟體進行自我學習來解決遇到的問題。
**機器學習
人工智慧 機器學習 資料探勘的區別
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 ...
資料探勘，機器學習，人工智慧區別
有篇很好的解釋 下面是以前自己總結的。資料探勘一般是指從大量的資料中通過演算法搜尋隱藏於其中資訊的過程。機器學習專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的效能。它是人工智慧的核心，是使計算機具有智慧型的根本途徑，其應用遍及人工智慧的各個...
人工智慧 機器學習 資料探勘的區別
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 ...