一、人工智能

人工智能是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，并生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器。

實際應用比如：機器視覺，指紋識別，人臉識別，視網膜識別，虹膜識別，掌紋識別，專家系統，自動規劃，智能搜索，定理證明，博弈，自動程序設計，智能控制，機器人學，語言和圖像理解，遺傳編程等。

二、數據挖掘

數據挖掘(Data Mining)，資料探勘、數據采礦。它是數據庫知識發現(英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏于其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，并通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統(依靠過去的經驗法則)和模式識別等諸多方法來實現上述目標。

數據挖掘的過程是：

1.數據集選取

2.數據預處理

(1)數據清理 (2)數據集成 (3)數據歸約 (4)數據變換和數據離散化

3.數據分析

4.分析總結改進

三、機器學習

機器學習(Machine Learning)的核心是“使用算法解析數據，從中學習，然后對世界上的某件事情做出決定或預測”。這意味著，與其顯式地編寫程序來執行某些任務，不如教計算機如何開發一個算法來完成任務。

是計算機利用已有的數據(經驗)，得出了某種模型(遲到的規律)，并利用此模型預測未來(是否遲到)的一種方法。?

有三種主要類型的機器學習：監督學習、非監督學習和強化學習

其中機器學習的經典算法：

1、監督學習算法：決策樹、樸素貝葉斯、線性回歸，邏輯回歸，神經網絡，支持向量機SVM、K最近鄰算法KNN、集成學習、Adaboost 算法 、

2、無監督學習算法：聚類算法，降維算法、K均值算法K-means、主成分分析PCA、奇異值分解SVD、獨立成分分析ICA、隨機森林RF

3、強化學習：Q-Learning、馬爾科夫決策過程MDP

4、半監督學習：圖論推理算法(Graph Inference)或者拉普拉斯支持向量機(Laplacian SVM

神經網絡可以采用有監督和無監督兩種方式來進行訓練

四、深度學習

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。觀測值(例如一幅圖像)可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法更容易從實例中學習任務(例如，人臉識別或面部表情識別)。深度學習的好處是用非監督式或半監督式的特征學習和分層特征提取高效算法來替代手工獲取特征。

同機器學習方法一樣，深度機器學習方法也有監督學習與無監督學習之分．不同的學習框架下建立的學習模型很是不同。

例如，卷積神經網絡(Convolutional neural networks，簡稱CNNs)就是一種深度的監督學習下的機器學習模型，而深度置信網(Deep Belief Nets，簡稱DBNs)就是一種無監督學習下的機器學習模型。

五、人工智能與機器學習、深度學習的關系

嚴格意義上說，人工智能和機器學習沒有直接關系，只不過目前機器學習的方法被大量的應用于解決人工智能的問題而已。目前機器學習是人工智能的一種實現方式，也是最重要的實現方式。

早期的機器學習實際上是屬于統計學，而非計算機科學的;而二十世紀九十年代之前的經典人工智能跟機器學習也沒有關系。所以今天的AI和ML有很大的重疊，但并沒有嚴格的從屬關系。

不過如果僅就計算機系內部來說，ML是屬于AI的。AI今天已經變成了一個很泛泛的學科了。

深度學習是機器學習現在比較火的一個方向，其本身是神經網絡算法的衍生，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。

所以，如果把人工智能與機器學習當成兩個學科來看，三者關系如下圖所示：

如果把深度學習當成人工智能的一個子學科來看，三者關系如下圖所示

六、數據挖掘與機器學習的關系

數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用數據庫界提供的技術來管理海量數據。

機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，并不從屬于數據挖掘，二者相輔相成。

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總結

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