就目前而言，很多人都想去學習人工智能的知識。其實人工智能涉及到了很多的知識以及技術(shù)，比如模式識別、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、機器學習等等。這足以說明人工智能范圍之廣泛。在這篇文章中我們就給大家介紹一下人工智能涉及到的技術(shù)。
1.模式識別
我們可以把模式識別看做機器學習。機器學習和模式識別的主要區(qū)別就是在于模式識別是從工業(yè)界發(fā)展起來的概念，機器學習則主要源自計算機學科。在一本講述人工智能的書上說，模式識別是源自工業(yè)界，而機器學習來自于計算機學科。不過，它們中的活動可以被視為同一個領(lǐng)域的兩個方面，同時在過去的10年中，它們都有了長足的發(fā)展。
2.統(tǒng)計學習
統(tǒng)計學習近似等于機器學習。統(tǒng)計學習是個與機器學習高度重疊的學科。因為機器學習中的大多數(shù)方法來自統(tǒng)計學，甚至可以認為，統(tǒng)計學的發(fā)展促進機器學習的繁榮昌盛。例如著名的支持向量機算法，就是來源于統(tǒng)計學科。但是在某種程度上兩者是有分別的，這個分別在于：統(tǒng)計學習者重點關(guān)注的是統(tǒng)計模型的發(fā)展與優(yōu)化，偏數(shù)學，而機器學習者更關(guān)注的是能夠解決問題，偏向?qū)嵺`，因此機器學習研究者會重點研究學習算法在計算機上執(zhí)行的效率與準確性的提升。
3.數(shù)據(jù)挖掘
數(shù)據(jù)挖掘等于機器學習加上數(shù)據(jù)庫。而數(shù)據(jù)挖掘僅僅是一種思考方式，告訴我們應(yīng)該嘗試從數(shù)據(jù)中挖掘出知識，一個系統(tǒng)不會因為上了一個數(shù)據(jù)挖掘模塊就變得無所不能，恰恰相反，一個擁有數(shù)據(jù)挖掘思維的人員才是關(guān)鍵，而且還必須對數(shù)據(jù)有深刻的認識，這樣才可能從數(shù)據(jù)中導出模式指引業(yè)務(wù)的改善。大部分數(shù)據(jù)挖掘中的算法是機器學習的算法在數(shù)據(jù)庫中的優(yōu)化。
通過對人工智能的知識的介紹，相信大家對人工智能的了解更近一步。其實對于模式識別、統(tǒng)計學習、數(shù)據(jù)挖掘知識來說，這些技術(shù)都是人工智能中十分重要的內(nèi)容，它們都有不同的分工，缺一不可，所以要想了解人工智能還是要了解這些知識，希望這篇文章能夠幫助的大家更好地了解人工智能。
