模式识别,计算机视觉,计算机图形学,智能控制,信号处理,语音识别,知识处理,机器学习,数据挖掘领域区别
1.人工智能:給機(jī)器賦予人類的智能,讓機(jī)器能夠像人類那樣獨(dú)立思考。當(dāng)然,目前的人工智能沒(méi)有發(fā)展到很高級(jí)的程度,這種智能與人類的大腦相比還是處于非常幼稚的階段,但目前我們可以讓計(jì)算機(jī)掌握一定的知識(shí),更加智能化的幫助我們實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單或復(fù)雜的活動(dòng)。
2.機(jī)器學(xué)習(xí)。通俗的說(shuō)就是讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí),然后通過(guò)學(xué)習(xí)到的知識(shí)來(lái)指導(dǎo)進(jìn)一步的判斷。舉個(gè)最簡(jiǎn)單的例子,我們訓(xùn)練小狗狗接飛碟時(shí),當(dāng)小狗狗接到并送到主人手中時(shí),主人會(huì)給一定的獎(jiǎng)勵(lì),否則會(huì)有懲罰。于是狗狗就漸漸學(xué)會(huì)了接飛碟。同樣的道理,我們用一堆的樣本數(shù)據(jù)來(lái)讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)算,樣本數(shù)據(jù)可以是有類標(biāo)簽的,并設(shè)計(jì)懲罰函數(shù),通過(guò)不斷的迭代,機(jī)器就學(xué)會(huì)了怎樣進(jìn)行分類,使得懲罰最小。然后用學(xué)習(xí)到的分類規(guī)則進(jìn)行預(yù)測(cè)等活動(dòng)。
3.數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性很強(qiáng)的學(xué)科,可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的方法,最終的目的是要從數(shù)據(jù)中挖掘到為我所用的知識(shí),從而指導(dǎo)人們的活動(dòng)。所以我認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在于應(yīng)用,用何種算法并不是很重要,關(guān)鍵是能夠滿足實(shí)際應(yīng)用背景。而機(jī)器學(xué)習(xí)則偏重于算法本身的設(shè)計(jì)。
數(shù)據(jù)挖掘與知識(shí)發(fā)現(xiàn)(第二版)中說(shuō)道,數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分類:包括分類或預(yù)測(cè)模型知識(shí)發(fā)現(xiàn),數(shù)據(jù)總結(jié),數(shù)據(jù)聚類,關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn),時(shí)序模式發(fā)現(xiàn),依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn),異常和趨勢(shì)發(fā)現(xiàn)等。
數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠓诸?#xff1a;包括數(shù)據(jù)庫(kù),面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫(kù),空間數(shù)據(jù)庫(kù),時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù),文本數(shù)據(jù)庫(kù),多媒體數(shù)據(jù)庫(kù),異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù),數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù),演繹數(shù)據(jù)庫(kù)和Web數(shù)據(jù)庫(kù)等。
數(shù)據(jù)挖掘方法分類:包括統(tǒng)計(jì)方法,機(jī)器學(xué)習(xí)方法,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫(kù)方法。
4.模式識(shí)別。我覺(jué)得模式識(shí)別偏重于對(duì)信號(hào)、圖像、語(yǔ)音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理,如語(yǔ)音識(shí)別,人臉識(shí)別等,通過(guò)提取出相關(guān)的特征,利用這些特征來(lái)進(jìn)行搜尋我們想要找的目標(biāo)。
數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)發(fā)現(xiàn)(KDD)過(guò)程中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和發(fā)現(xiàn)算法的一個(gè)步驟,在可接受的計(jì)算效率的局限性之內(nèi),在數(shù)據(jù)上產(chǎn)生一種特殊的列舉模式(或模型)。要注意模式空間通常是無(wú)限的而且模式的列舉包括對(duì)那個(gè)空間某種形式的搜索。
5.計(jì)算機(jī)視覺(jué)
計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門關(guān)于如何運(yùn)用照相機(jī)和計(jì)算機(jī)來(lái)獲取我們所需的,被拍攝對(duì)象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問(wèn)。形象地說(shuō),就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛(照相機(jī))和大腦(算法),讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。我們中國(guó)人的成語(yǔ)"眼見(jiàn)為實(shí)"和西方人常說(shuō)的"Onepictureisworthtenthousandwords"表達(dá)了視覺(jué)對(duì)人類的重要性。不難想象,具有視覺(jué)的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。
計(jì)算機(jī)視覺(jué)既是工程領(lǐng)域,也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門綜合性的學(xué)科,它已經(jīng)吸引了來(lái)自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對(duì)它的研究之中。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號(hào)處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué),神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。
6.智能控制
智能控制的定義一:智能控制是由智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過(guò)程。而智能機(jī)器則定義為,在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的,熟悉的或陌生的環(huán)境中,自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機(jī)器。
定義二:K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為,把人類具有的直覺(jué)推理和試湊法等智能加以形式化或機(jī)器模擬,并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)中,以期在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化,這就是智能控制。他還認(rèn)為自調(diào)節(jié)控制,自適應(yīng)控制就是智能控制的低級(jí)體現(xiàn)。
定義三:智能控制是一類無(wú)需人的干預(yù)就能夠自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制,也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。
定義四:智能控制實(shí)際只是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過(guò)程的規(guī)律,研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個(gè)新興分支學(xué)科。
從20世紀(jì)60年代起,計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)迅速發(fā)展,為了提高控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力,控制界學(xué)者開始將人工智能技術(shù)應(yīng)用于控制系統(tǒng)。
人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支,它企圖了解智能的實(shí)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)域的研究包括機(jī)器人、語(yǔ)言識(shí)別、圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理和專家系統(tǒng)等。
研究范疇:
自然語(yǔ)言處理,知識(shí)表現(xiàn),智能搜索,推理,規(guī)劃,機(jī)器學(xué)習(xí),知識(shí)獲取,組合調(diào)度問(wèn)題,感知問(wèn)題,模式識(shí)別,邏輯程序設(shè)計(jì)軟計(jì)算,不精確和不確定的管理,人工生命,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),復(fù)雜系統(tǒng),遺傳算法。
7.信號(hào)處理,語(yǔ)音識(shí)別,知識(shí)處理都是人工智能所要研究的內(nèi)容。
區(qū)別:以上內(nèi)容都包括在人工智能的范圍之內(nèi)。
對(duì)數(shù)據(jù)挖掘而言,數(shù)據(jù)庫(kù)提供數(shù)據(jù)管理技術(shù),機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)往往醉心于理論的優(yōu)美而忽視實(shí)際的效用,因此,統(tǒng)計(jì)學(xué)界提供的很多技術(shù)通常都要在機(jī)器學(xué)習(xí)界進(jìn)一步研究,變成有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之后才能再進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。從這個(gè)意義上說(shuō),統(tǒng)計(jì)學(xué)主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮影響,而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫(kù)則是數(shù)據(jù)挖掘的兩大支撐技術(shù)。從數(shù)據(jù)分析的角度來(lái)看,絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都來(lái)自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域,但機(jī)器學(xué)習(xí)研究往往并不把海量數(shù)據(jù)作為處理對(duì)象,因此,數(shù)據(jù)挖掘要對(duì)算法進(jìn)行改造,使得算法性能和空間占用達(dá)到實(shí)用的地步。同時(shí),數(shù)據(jù)挖掘還有自身獨(dú)特的內(nèi)容,即關(guān)聯(lián)分析。
而模式識(shí)別和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系是什么呢,傳統(tǒng)的模式識(shí)別的方法一般分為兩種:統(tǒng)計(jì)方法和句法分析方法。句法分析一般是不可學(xué)習(xí)的,而統(tǒng)計(jì)分析則是發(fā)展了不少機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。也就是說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)同樣是給模式識(shí)別提供了數(shù)據(jù)分析技術(shù)。
至于,數(shù)據(jù)挖掘和模式識(shí)別,那么從其概念上來(lái)區(qū)分吧,數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識(shí),模式識(shí)別重在認(rèn)識(shí)事物。
機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是建模隱藏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),然后做識(shí)別、預(yù)測(cè)、分類等。
因此,機(jī)器學(xué)習(xí)是方法,模式識(shí)別是目的。
智能控制包括機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)方面。智能控制與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別,智能控制也包括數(shù)據(jù)挖掘。計(jì)算機(jī)視覺(jué)也包括數(shù)據(jù)挖掘???
有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與計(jì)算機(jī)視覺(jué)相近或與此有關(guān)。這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識(shí)別或圖像識(shí)別、景物分析、圖象理解等。計(jì)算機(jī)視覺(jué)包括圖像處理和模式識(shí)別,除此之外,它還包括空間形狀的描述,幾何建模以及認(rèn)識(shí)過(guò)程。實(shí)現(xiàn)圖像理解是計(jì)算機(jī)視覺(jué)的終極目標(biāo)。
圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如,可通過(guò)處理使輸出圖象有較高的信-噪比,或通過(guò)增強(qiáng)處理突出圖象的細(xì)節(jié),以便于操作員的檢驗(yàn)。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理和特征抽取。
模式識(shí)別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息,把圖像分成予定的類別。例如,文字識(shí)別或指紋識(shí)別。在計(jì)算機(jī)視覺(jué)中模式識(shí)別技術(shù)經(jīng)常用于對(duì)圖象中的某些部分,例如分割區(qū)域的識(shí)別和分類。
根據(jù)我的研究體會(huì),三者之間既有區(qū)別,又有聯(lián)系。
計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是給定關(guān)于景象結(jié)構(gòu)、表面反射特性、光源配置及相機(jī)模型的信息,生成圖像。
而計(jì)算機(jī)視覺(jué)是給定圖象,推斷景象特性實(shí)現(xiàn)的是從模型到圖像的變換,也就是說(shuō)從圖象數(shù)據(jù)提取信息,包括景象的三維結(jié)構(gòu),運(yùn)動(dòng)檢測(cè),識(shí)別物體等。
模式識(shí)別則是從特征空間到類別空間的變換。研究?jī)?nèi)容包括特征提取(PCA,LDA,LFA,Kernel,MeanShift,SIFT,ISOMAP,LLE);特征選擇;分類器設(shè)計(jì)(SVM,AdaBoost)等。
總結(jié)
以上是生活随笔為你收集整理的模式识别,计算机视觉,计算机图形学,智能控制,信号处理,语音识别,知识处理,机器学习,数据挖掘领域区别的全部?jī)?nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。
- 上一篇: 用996打败员工,用“奋斗”替代生活
- 下一篇: 虚拟化涉及的关键技术都有哪些,分别实现了