人工智能是目前炙手可熱的一個領域，所有的互聯網公司以及各路大迦們紛紛表態人工智能將是下一個時代的革命性技術，可與互聯網、移動互聯網時代的變更相媲美；AlphaGo在圍棋領域戰勝人類最頂尖的棋手讓大眾第一次直觀的認識到了人工智能的威力和強大，於是大家都不禁在思考到底什麼是人工智能， 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、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智能是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖瞭解智能的實質，並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，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，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域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。

1.機器學習

機器學習屬於人工智能研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。

機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：

如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是“具備學習能力的”，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。

機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、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、戰略遊戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。

那機器學習與數據挖掘的聯繫是什麼呢？

機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。

2.數據挖掘

數據挖掘一般是指從大量的數據中通過算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智能的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合併讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關係。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關係，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關係。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。

數據挖掘是基於數據庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型數據庫以及數據倉庫、數據集市等數據庫技術來完成。

主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、複雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。

數據挖掘和數據分析聯繫又是什麼，深度學習又是什麼？它們之間又有怎樣的聯繫？詳情請關注（下）篇。

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