人工智能不包括什么的內(nèi)容，人工智能包括哪些方面

來源：整理時(shí)間：2023-06-05 05:32:14 編輯：智能門戶手機(jī)版

1，人工智能包括哪些方面

“人工智能領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、圖像識(shí)別、語言識(shí)別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。人工智能是一門極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)，從事這項(xiàng)工作的人，必須懂得計(jì)算機(jī)知識(shí)、心理學(xué)和哲學(xué)?！?

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2，人工智能包括哪些

現(xiàn)代軟件或多或少都和人工智能有關(guān)，游戲、企業(yè)軟件、無人機(jī)、智能機(jī)器人、數(shù)據(jù)挖掘、搜索引擎、個(gè)性化推薦、圖像處理、虛擬工廠、電子營銷、各種云端等,還是比較多的

有低端的有高端的也有中等的低端的也就拼湊起來不成形有大有小也有架子似的破爛兒外觀不堪入目有高級(jí)一點(diǎn)兒自我識(shí)別的……很多種

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3，人工智能不止包含云技術(shù)大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)還包含哪些技術(shù)

深度學(xué)習(xí),模式識(shí)別,數(shù)據(jù)挖掘,SVM,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),馬爾科夫決策,灰度理論...太多了

給你解釋一下這些術(shù)語：云計(jì)算：就是個(gè)炒得很熱的商業(yè)概念，其實(shí)說白了就是將計(jì)算任務(wù)轉(zhuǎn)移到服務(wù)器端，用戶只需要個(gè)顯示器就行了，不過服務(wù)器的計(jì)算資源可以轉(zhuǎn)包。當(dāng)然，要想大規(guī)模商業(yè)化，這里還有些問題，特別是隱私保護(hù)問題。大數(shù)據(jù)：說白了就是數(shù)據(jù)太多了。如今幾兆的數(shù)據(jù)在20年前也是大數(shù)據(jù)。但如今所說的大數(shù)據(jù)特殊在哪呢？如今的問題是數(shù)據(jù)實(shí)在是太多了，這已經(jīng)超過了傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)的處理能力（區(qū)別與量子計(jì)算機(jī)），所以對(duì)于大數(shù)據(jù)我們不得不用一些折衷的辦法（比如數(shù)據(jù)挖掘），就是說沒必要所有數(shù)據(jù)都需要精確管理，實(shí)際上有效數(shù)據(jù)很有限，用數(shù)據(jù)挖掘的方法把這些有限的知識(shí)提取出來就行了?！ご送?，數(shù)據(jù)抽樣，數(shù)據(jù)壓縮也是解決大數(shù)據(jù)問題的一些策略。數(shù)據(jù)挖掘：從數(shù)據(jù)中提取潛在知識(shí)，這些知識(shí)可以描述或者預(yù)測數(shù)據(jù)的特性。有代表性的數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)包括關(guān)聯(lián)規(guī)則分析、數(shù)據(jù)分類、數(shù)據(jù)聚類等，這些你在任一本數(shù)據(jù)挖掘教材都可以了解。下面我說說和大數(shù)據(jù)的區(qū)別：數(shù)據(jù)挖掘只是大數(shù)據(jù)處理的一個(gè)方法。馬云所說的大數(shù)據(jù)，或者如今商業(yè)領(lǐng)域所說的大數(shù)據(jù)，實(shí)際上指的就是數(shù)據(jù)挖掘，其實(shí)真正所謂大數(shù)據(jù)，或者science雜志中提到的大數(shù)據(jù)，或者奧巴馬提出的大數(shù)據(jù)發(fā)展戰(zhàn)略，我的理解是，這些都遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于數(shù)據(jù)挖掘的范疇，當(dāng)然數(shù)據(jù)挖掘是其中很重要的一個(gè)方法。真正目的是如何將大數(shù)據(jù)進(jìn)行有效管理。機(jī)器學(xué)習(xí)：這個(gè)詞很虛，泛指了一大類計(jì)算機(jī)算法。重點(diǎn)是學(xué)習(xí)這個(gè)詞，如果想讓計(jì)算機(jī)有效學(xué)習(xí)，目前絕大多數(shù)方法都采用了迭代的方法。所以在科研界，只要是采用了這種迭代并不斷逼近的策略，一般都可以歸到機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇。此外，所謂學(xué)習(xí)，肯定要知道學(xué)什么，這就是所謂訓(xùn)練集，從訓(xùn)練集數(shù)據(jù)中計(jì)算機(jī)要學(xué)到其中的某個(gè)一般規(guī)律，然后用一些別的數(shù)據(jù)（即測試集）來看看學(xué)得好不好，之后才能用于實(shí)際應(yīng)用。所以，選取合適的訓(xùn)練集也是個(gè)學(xué)問。模式識(shí)別：意思就是模式的識(shí)別。模式多種多樣，可以是語言，可以是圖像，可以是事物一些有意義的模塊，這些都算。所以總體來說，模式識(shí)別這個(gè)詞我是覺得有點(diǎn)虛，倒是具體的人臉圖像識(shí)別、聲音識(shí)別等，這些倒是挺實(shí)在的。也許是我不太了解吧。另外說說你的其他問題。傳統(tǒng)分析方法不包括數(shù)據(jù)挖掘。對(duì)于數(shù)據(jù)分析這塊我不是很了解，不過可以肯定的是，傳統(tǒng)分析都有一定的分析方向，比如我就想知道這兩個(gè)商品的關(guān)聯(lián)情況，那我查查數(shù)據(jù)庫就行了。數(shù)據(jù)挖掘雖說有些歷史，不過也挺時(shí)髦的，它是自動(dòng)將那些關(guān)聯(lián)程度大的商品告訴你，這期間不需要用戶指定數(shù)據(jù)分析的具體對(duì)象。如果想應(yīng)對(duì)大數(shù)據(jù)時(shí)代，數(shù)據(jù)挖掘這門課是少不了的。此外對(duì)數(shù)據(jù)庫，特別是并行數(shù)據(jù)庫、分布式數(shù)據(jù)庫，最好了解點(diǎn)。至于機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識(shí)別，這些總的來說和數(shù)據(jù)挖掘關(guān)系不太大，除了一些特殊的領(lǐng)域外。總之，概念挺熱，但大數(shù)據(jù)還很不成熟，無論從研究上還是商業(yè)化上。我目前在作大數(shù)據(jù)背景下的算法研究，說實(shí)話，目前基本沒有拓展性非常強(qiáng)的算法，所以未來大數(shù)據(jù)的發(fā)展方向，我也挺迷茫。 ps：將數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用于商業(yè)，最最重要的就是如何確定挖掘角度，這需要你對(duì)具體應(yīng)用的領(lǐng)域知識(shí)非常了解，需要你有非常敏銳的眼光。至于數(shù)據(jù)挖掘的具體算法，這些就交給我們專門搞研究的吧?。▽?duì)算法的理解也很重要，這可以把算法拓展到你的應(yīng)用領(lǐng)域）

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