隨著當(dāng)今社會(huì)科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展，和人們對(duì)編程技術(shù)的發(fā)展，近年來(lái)AI產(chǎn)業(yè)正在飛速發(fā)展，并且當(dāng)今社會(huì)也有越來(lái)越多的人工智能產(chǎn)業(yè)實(shí)踐，所以越來(lái)越多的人都開(kāi)始關(guān)注人工智能方面，由此可見(jiàn)人工智能在當(dāng)今社會(huì)中的熱度，今天就來(lái)講講人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。

    機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支，作為人工智能的核心技術(shù)和實(shí)現(xiàn)手段，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法解決人工智能面對(duì)的問(wèn)題。機(jī)器學(xué)習(xí)是通過(guò)一些讓計(jì)算機(jī)可以自動(dòng)“學(xué)習(xí)”的算法，從數(shù)據(jù)中分析獲得規(guī)律，然后利用規(guī)律對(duì)新樣本進(jìn)行預(yù)測(cè)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的重要支撐技術(shù)，其中深度學(xué)習(xí)就是一個(gè)典型例子。深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是選擇數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后用模型做出預(yù)測(cè)。例如，博弈游戲系統(tǒng)(Deep Blue)重于探索和優(yōu)化未來(lái)的解空間(Solution Space)，而深度學(xué)習(xí)則是在博弈游戲算法(例如Alpha Go)的開(kāi)發(fā)上付諸努力，取得了世人矚目的成就。

    下面以自動(dòng)駕駛汽車(chē)研發(fā)為例，說(shuō)明機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系。

    要實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛，就需要對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行識(shí)別。首先，應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)交通標(biāo)志進(jìn)行學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)集中包括數(shù)百萬(wàn)張交通標(biāo)志圖片，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練并生成模型。然后，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)使用攝像頭，讓模型實(shí)時(shí)識(shí)別交通標(biāo)志，并不斷進(jìn)行驗(yàn)證、測(cè)試和調(diào)優(yōu)，最終達(dá)到較高的識(shí)別精度。

    當(dāng)汽車(chē)識(shí)別出交通標(biāo)志時(shí)，針對(duì)不同的標(biāo)志進(jìn)行不同的操作。例如，遇到停車(chē)標(biāo)志時(shí)，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)需要綜合車(chē)速和車(chē)距來(lái)決定何時(shí)剎車(chē)，過(guò)早或過(guò)晚都會(huì)危及行車(chē)安全。除此之外，人工智能技術(shù)還需要應(yīng)用控制理論處理不同的道路狀況下剎車(chē)策略，通過(guò)綜合這些機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)產(chǎn)生自動(dòng)化的行為。

    數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系越來(lái)越密切。例如，通過(guò)分析企業(yè)的經(jīng)營(yíng)數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)某一類(lèi)客戶(hù)在消費(fèi)行為上與其他用戶(hù)存在明顯區(qū)別，并通過(guò)可視化圖表顯示，這是數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的工作，它輸出的是某種信息和知識(shí)。企業(yè)決策人員可根據(jù)這些輸出人為改變經(jīng)營(yíng)策略，而人工智能是用機(jī)器自動(dòng)決策來(lái)代替人工行為，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)器智能。

    數(shù)據(jù)挖掘是從大量的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)中挖掘隱藏的、有用的、正確的知識(shí)，促進(jìn)決策的執(zhí)行。數(shù)據(jù)挖掘的很多算法都來(lái)自機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，其中統(tǒng)計(jì)學(xué)關(guān)注理論研究并用于數(shù)據(jù)分析實(shí)踐形成獨(dú)立的學(xué)科，機(jī)器學(xué)習(xí)中有些算法借鑒了統(tǒng)計(jì)學(xué)理論，并在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)行優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘目標(biāo)。

    機(jī)器學(xué)習(xí)的演化計(jì)算深度學(xué)習(xí)等方法近年來(lái)也逐漸跳出實(shí)驗(yàn)室，從實(shí)際的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)模式，解決實(shí)際問(wèn)題。數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)的交集越來(lái)越大，機(jī)器學(xué)習(xí)成為數(shù)據(jù)挖掘的重要支撐技術(shù)。

    總結(jié)：機(jī)器學(xué)習(xí)為人工智能和數(shù)據(jù)挖掘提供了底層的技術(shù)支撐。反過(guò)來(lái)說(shuō)，機(jī)器學(xué)習(xí)也需要大量的有效數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，所以機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘是相互促進(jìn)的。

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