人工智能与数据科学领域？人工智能与数据科学领域的联系

星蕴 • 2024年09月18日 am 8:43:35 • 美股资讯 • 阅读 0

人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别工作后，我首先知道的概念是数据挖掘，而不是机器学习。因此我想数据挖掘这个概念更加广泛，属于工程应用范畴。5年前，我单位谈的都是数据挖掘，也举办这类竞赛，我们

人工智能这么火，数据挖掘和机器学习有什么区别

工作后，我首先知道的概念是数据挖掘，而不是机器学习。因此我想数据挖掘这个概念更加广泛，属于工程应用范畴。5年前，我单位谈的都是数据挖掘，也举办这类竞赛，我们也掌握了数据挖掘的应用软件和数据挖掘标准流程，比如sas，clementine等数据挖掘平台。这些平台多数基于图形化操作，应用门槛较低。最近两年才开始谈机器学习，深度学习和人工智能等概念。从我工作经历来讲，数据挖掘是比较大众化的说法，单位业务部门都知道这个概念，而机器学习属于专业化的说法，现在业务部门还不清楚机器学习究竟是什么。其实很难严格去区分两者的关系，看看最权威的数据挖掘和机器学习的教材，你会发现它们大部分都是重复的。既然是两个名称，那么它们的侧重点应该是不一样的。我的理解是数据挖掘的后端与机器学习的前端重复，机器学习的后端与深度学习的前端重复。数据挖掘的前端是数据收集，清洗和处理等，和大数据有关，都涉及数据仓库等内容，但机器学习并不关心这些，也就是说数据这种原材料对机器学习来说应该要事先准备好了，机器学习更加注重学习问题，努力像人类一样学习知识，理解世界。它们最大的区别是：

数据挖掘注重挖掘数据中的规律和知识，但不关心数据为什么会产生这些规律和知识，也就说你只看到表象，并不知道本质原因。而机器学习恰恰相反，机器学习更加注重学习数据的生成机制，即数据究竟由什么概率模型生成的。有时机器学习也叫统计学习就是这个原因。数据的生成机制出来了，那么数据中的规律自然而然就知道了。正是因为机器学习注重数据的生成机制学习，产生大量的研究内容，发展出核机器，极大似然估计，最大熵模型，最大后验估计，期望最大化算法，高斯过程，概率图模型，变分推理等工具。后面这些高级内容，数据挖掘教材一般是没有的。

传统机器学习一般对数据生成机制做一些先验假设，如假设数据由高斯分布生成的，然后学习高斯分布的参数。进一步，如果没有这些假设，应该怎么做？一般使用非参数密度估计技术，如核估计，最近流行和深度学习结合，如生成式对抗网络(GANs)，变分自编码器等。

新增设的人工智能、机器人、数据科学与大数据专业怎样

看好。2015年和2017年，我国先后推出《促进大数据发展行动纲要》和《新一代人工智能发展规划》等两个国家战略，2018年教育部推出《高等学校人工智能创新行动计划》。大数据和人工智能于国于民的巨大意义不再赘述，从个人成长和发展而言，也值得考虑。其与计算机类传统专业，如计算机科学与技术、软件工程，与数学、统计类专业都有一定区别和侧重。当然这些专业之间的交集是很大的，互相交叉融合的知识和课程比较多。可根据自己爱好和所报学校情况做出选择。

嵌入式跟人工智能, 大数据比起来, 嵌入式前景怎么样

谢邀。记得大学时分方向，有个室友选择的是嵌入式方向，而我选的是Java方向，结果毕业工作了以后他干的是Java的岗位。

很多同学表示学嵌入式就是坑？

实际上嵌入式应用隐藏在我们生活各处。

什么是嵌入式，简单解释一下嵌入式并不是单纯的硬件，而是在特定应用场景下利用软件结合硬件的方式打造出一款有比较独立功能的不同于常用办公电脑的系统。

而5G时代的到来，物联网必将是下一个风口浪尖，充满机遇的地方，而嵌入式是物联网生态下的重要技术基础。因此嵌入式在我看来前景非同一般。而且人工智能和大数据无疑将广泛运用于物联网，这时候嵌入式将为人工智能提供低维度的技术基础。

嵌入式与人工智能和大数据

干嵌入式需要具备良好的单片机等硬件知识，而且还要求掌握C语言这门软件领域鼻祖级别的编程语言。因此上手难度大，而干的活却没有人工智能大数据这么高端。

不过目前的现状是，嵌入式就业岗位没有普通软件研发岗位多，市场需求量不高，但是高级人才依旧稀缺。这意味着干嵌入式那就要干到精通。

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数学科学与大数据技术专业是什么

数据科学与大数据技术主要研究计算机科学和大数据处理技术等相关的知识和技能，从大数据应用的三个主要层面（即数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘）出发，对实际问题进行分析和解决。

主要从事大数据技术、大数据研究、数据管理、数据挖掘、算法工程、应用开发等工作。

数据科学与大数据技术，是2016年我国高校设置的本科专业，专业代码为080910T，学位授予门类为工学、理学，修业年限为四年，课程教学体系涵盖了大数据的发现、处理、运算、应用等核心理论与技术，旨在培养社会急需的具备大数据处理及分析能力的高级复合型人才。

毕业生能在互联网企业、金融机构、科研院所、高等院校等从事大数据分析、挖掘、处理、服务、应用和研究工作，亦可从事各行业大数据系统的集成、设计、开发、管理、维护等工作，也适合在高等院校及科研院所的相关交叉学科继续深造。

课程：《数据结构》、《数据库原理与应用》、《计算机操作系统》、《计算机网络》、《Java语言程序设计》、《Python语言程序设计》、《大数据算法》、《人工智能》、《数据建模》、《大数据平台核心技术》。

人工智能、机器学习、深度学习的关系是什么

AI、机器学习、深度学习的关系

人工智能：是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法及应用系统的一门新的技术科学。

机器学习：专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心研究领域之一，任何一个没有学习能力的系统都很难被认为是一个真正的智能系统。

深度学习：源于人工神经网络的研究，含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。

人工智能与数据科学领域？人工智能与数据科学领域的联系

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