1月01日,星期二,56:XNUMX
INET 数据科学,机器学习和人工智能之间的联系

数据科学,机器学习和人工智能之间的联系

如今,诸如数据科学,机器学习和 人工智能 它们有时被称为等效项,尽管它们是错误的。

您可以在下面找到每个代表的意思:

  1. 数据科学

简而言之,数据科学是指从数据中提取有用数据的过程。 这种跨学科的方法结合了计算机科学的不同领域, 科学过程 和方法以及统计信息以自动方式导出数据。

为了收集与该领域密切相关的大数据,数据科学使用了从该领域收集的各种技术,工具和算法。 数据科学培训促进了这些技术。

数据科学机器学习

  1. 机器学习

在机器学习(ML)中,统计方法用于授权机器进行学习而无需显式编程。

该领域的重点是从提供的数据中学习算法,收集信息并根据收集到的信息预测尚未分析的数据。 通常,机械学习基于学习算法的三个基本模型:

  • 监督机器学习 算法
  • 无监督机器学习算法
  • 强化机器学习算法

在第一个模型中,有一个包含输入和输出的数据集。 第二,机器从一个中学到东西 数据集 仅带有输入变量。 强化学习模型使用算法来选择动作。

数据科学机器学习

  1. 人工智能

尽管这是一个广义的术语,但从本质上讲,人工智能是指构建可以模拟人脑功能的机器的过程。

在现代技术领域中,人工智能分为两个主要领域。

第一个是通用AI,它基于这样一个想法:一个系统可以处理诸如语音和翻译,识别声音和对象,进行业务或社交交易等任务。另一种AI则指的是 概念 例如无人驾驶汽车。

数据科学机器学习

所有这些字段如何相互关联?

数据科学的跨学科领域在机器学习,统计,可视化等广泛领域中使用关键技能。它使我们能够从大量数据中识别含义和信息,从而在技术,科学,商业方面做出明智的决策等

为了更简单地了解这些技术之间的关系,人工智能基于机器学习。 机器学习是数据科学的一部分,它利用算法和统计数据中的特征来处理来自多个来源的数据。 因此,您可以说数据科学将机器学习获得的一堆算法合并在一起以开发解决方案,并且在此过程中,他们借鉴了许多经验。 域, 统计和数学。

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