谈论人工智能是否让您陷入了词汇混乱？人工智能。机器学习。大数据。这些短语经常一起使用，有时可以互换使用，从而模糊了它们的真正含义。误解和混乱就会发生。对于没有花费多年时间研究底层技术的人来说，关于人工智能的对话可能看起来难以理解。但事实并非一定如此。今天我们将讨论一些常见术语，帮助您了解这个谜团的大部分内容其实并不神秘。人工智能打字机人工智能术语和定义人工智能人工智能是用于描述技术的通用术语之一。许多组织正在寻找以某种形式采用人工智能的方法，以期降低运营成本并增加收入。它通常是具有巨大前景的新方法的包罗万象。人工智能可以简洁地描述为任何看似智能的系统的总称。它很难描述，但人类可以直观地识别。人工智能不是一种特定的实现或技术，因为它可以包括编程、统计分析和机器学习的元素。数据科学顾名思义，数据科学是一门采用实证方法来分析和解释数据的学科。与任何科学研究一样，必须提出假设、检查数据、证实或反驳假设并进行迭代。数据科学包含广泛的技术，例如统计分析和机器学习。
数据科学与人工智能部分重叠
因为所产生的工件可以启用人工智能系统。然而，值得注意的是，数据科学项目的许多结果可能是对通常不符合人工智能资格的数据的解释。大数据大数据通常等同于数据量，以数据库的行或字节总数来衡量。然而，数据量并不是唯一的衡量标准。大数据还 印度电话号码 指来自不同来源的各种格式的数据，这些数据的解释程度最低，并且通常不能立即存储在关系数据库中。这些因素的结合推动了采用新方法来摄取、存储和处理数据。新数据方法的复杂性构成了大数据概念的基础。高级分析高级分析是一套超越传统商业智能的数据分析和预测方法。历史数据是任何高级分析实践的核心，它可以回答预测问题以告知业务目标和战略。高级分析对于对可能的业务场景和结果进行建模非常有用。相关术语“数据分析”有更严格的定义。它专注于从数据中提取意义，这是更广泛的高级分析图景的重要组成部分。数据科学专注于数据分析，通常采用机器学习。专注于高级分析的团队可能包括涵盖数据分析、数据科学、数据可视化和演示的角色。
机器学习机器学习是一种编程方法
计算机通过检查大量示例来学习。开发人员选择算法，设置超参数学习设置），并将所需结果定义为根据预测准确性计算的指标。然后，开发人员用大量数据点来展示这个学习框架。这些用于迭代地改进所选算法，直到达到足够的精度。从这些例子中学习的结果就是机器学习模型。例如，如果我们想要对家猫等图像进行分类，我们将使用标记为正例的猫图像来训练机 马耳他电话号码列表 器学习模型，以代表我们想要学习的内容。然后，老虎和山猫等相关动物的图像将被标记为反面例子，以帮助缩小猫的定义。许多算法可用于机器学习。如果我们省略两个最常见的术语：神经网络和深度学习，那么关于这个主题的讨论就不完整。因此，事不宜迟，我们向您展示两个额外的定义！。神经网络神经网络，正式名称为人工神经网络，是具有共同基础的机器学习算法的集合。神经网络的共同点是它们都是以人脑及其生物神经元为模型的。神经网络的基本结构由相互连接的节点组成，这些节点在输入要检查的数据）和输出所需的预测）之间形成层。
