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

人工智能是目前炙手可熱的一個領(lǐng)域，所有的互聯(lián)網(wǎng)公司以及各路大迦們紛紛表態(tài)人工智能將是下一個時代的革命性技術(shù)，可與互聯(lián)網(wǎng)、移動互聯(lián)網(wǎng)時代的變更相媲美；AlphaGo在圍棋領(lǐng)域戰(zhàn)勝人類最頂尖的棋手讓大眾第一次直觀的認(rèn)識到了人工智能的威力和強(qiáng)大，于是大家都不禁在思考到底什么是人工智能， 它將給人類帶來怎樣的變化和未來?

0.人工智能

人工智能英文縮寫為AI，它是研究、開發(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)的一門新的技術(shù)科學(xué)。人工智能是計算機(jī)科學(xué)研究領(lǐng)域的一個重要分支，又是眾多學(xué)科的一個交叉學(xué)科，它企圖了解智能的實質(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)域的研究包括語音識別、圖像識別、機(jī)器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統(tǒng)等等，人工智能可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。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)、自然語言理解和模式識別等。

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算機(jī)不斷從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)知識，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：

如果一個程序在使用既有的經(jīng)驗E(Experience)來執(zhí)行某類任務(wù)T(Task)的過程中被認(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、計算機(jī)視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機(jī)器人運(yùn)用。在我們當(dāng)下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術(shù)，識別率相比之前若干年的技術(shù)識別率提升非常巨大，達(dá)到了將近97%以上，大家可以在各自的手機(jī)上體驗這些功能，這些技術(shù)來自于機(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)的一個實際應(yīng)用。逐步開發(fā)和應(yīng)用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領(lǐng)域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發(fā)展起來的技術(shù)方法來實現(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)域中的一個新興分支與細(xì)分領(lǐng)域，只不過基于大數(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)中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。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)你從來沒有想到過的模式和內(nèi)在關(guān)系。這就意味著，數(shù)據(jù)挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構(gòu)建各種各樣的假說的方法。數(shù)據(jù)挖掘不能告訴你這些問題的答案，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)庫系統(tǒng)的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)過程，立足與數(shù)據(jù)分析技術(shù)之上，提供給為高端和高級的規(guī)律趨勢發(fā)現(xiàn)以及預(yù)測功能；同時數(shù)據(jù)量將變得更為龐大，依賴于模式識別等計算機(jī)前沿的技術(shù)；其還有另外一個名稱為商業(yè)智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)倉庫、數(shù)據(jù)集市等數(shù)據(jù)庫技術(shù)來完成。

主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預(yù)測、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)用場景和未來。

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)是實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動機(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)是第一個真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能，讓機(jī)器認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的準(zhǔn)確性和效率。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個分支，而深度學(xué)習(xí)又是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個大分支，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)庫系統(tǒng)和應(yīng)用程序，可以直觀的查看統(tǒng)計分析系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)，從而可以很快得到我們想要的結(jié)果；這個就是最基本的數(shù)據(jù)分析功能，也是我們在信息化時代了，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)重于通過分析數(shù)據(jù)的歷史分布然后從中得出一些有價值的信息。還有一個數(shù)據(jù)分析更重要的功能，就是數(shù)據(jù)可視化。

比如說，在財務(wù)系統(tǒng)的信息化中，基于企業(yè)的財務(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)債表和利潤表，這些都來自與我們的數(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。

在對比數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)挖掘時，數(shù)據(jù)分析則更像是對歷史數(shù)據(jù)的一個統(tǒng)計分析過程，比如我們可以對歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行分析后得到一個粗糙的結(jié)論，但當(dāng)我們想要深入探索為什么會出現(xiàn)這個結(jié)論時，就需要進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，探索引起這個結(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，我們就可以利用這個模型去預(yù)測可能產(chǎn)生的結(jié)論。

因此數(shù)據(jù)分析更像是數(shù)據(jù)挖掘的一個中間過程。

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，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)沒有直接關(guān)系，只不過是機(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題而已。目前機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一種實現(xiàn)方式，也是最重要的實現(xiàn)方式。

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)比較火的一個方向，其本身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識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)來分析海量數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)庫界提供的技術(shù)來管理海量數(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)而影響人類社會發(fā)展；

深度學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)以及未來的AI技術(shù)，將讓無人駕駛汽車、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)、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統(tǒng)等，逐步融入人類社會的方方面面。

AI即使是現(xiàn)在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業(yè)界變成了人類社會當(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?/p>