人工智能/机器学习/数据挖掘三者之间有啥关系？

　　人工智能/机器学习/数据挖掘三者之间有啥关系？

　　文章采集器哪个好用？在解答这个问题之前，我们首先要知道人工智能/机器学习/数据挖掘三者之间有啥关系？人工智能是机器学习的一个分支，是研究如何让计算机在不同的环境中通过不断学习来完成一些任务的技术。机器学习是研究人工智能的一个理论基础，人工智能其实就是机器学习的一个很小的分支，具体包括包括：分类（classification）、聚类（clustering）、强化学习（reinforcementlearning）、深度学习（deeplearning）等等。

　　这些概念由于其本身的问题和算法（即计算机程序）不同，所以不同的公司和机构做起来有不同的侧重点。接下来为了帮助大家更好的理解人工智能/机器学习/数据挖掘三者之间的区别，我们也特意进行了总结：总体上来说，三者之间最主要的区别在于人工智能是靠学习而不是靠概念来实现的，数据挖掘算法通常是人工智能学习的实现，而机器学习是通过实现一些基本问题来理解数据。

　　那么，这几个词又与哪些关系呢？其实上面对每个词都做了非常具体的解释，也就是说一个完整的人工智能的算法一定是由一个个符号或操作序列来表达和定义的，那么人工智能一定要包括机器学习这个子领域，所以你可以理解为机器学习是人工智能领域的一个分支。这个子领域再细分，包括数据挖掘、信息处理（信息检索和检索）、推荐系统、知识发现、自然语言处理等等，这个细分领域的产品大家看一眼就很容易了解这些软件和算法是做什么的。

　　再更具体地说，人工智能和机器学习都包括数据挖掘（datamining）、信息处理（informationprocessing）和知识工程（knowledgeengineering）三个子领域，有时候也还会包括一些其他子领域。对于自然语言处理（nlp）领域，可能还会包括信息检索（retrieval）、问答系统（questionanswering）和知识图谱生成（knowledgegraphgeneration）等子领域。

　　这个子领域的算法也有好几种，每个子领域的产品和算法自然都是独立的，不同子领域的产品之间也没有直接的联系。但是你看，三者之间有这么大的关系吗？并没有，在我看来，三者可以简单的理解为：机器学习算法是学习者通过一些（或者多种）符号序列来表达人工智能算法。既然是算法，肯定是有学习者的意思。对于深度学习这个子领域，我们可以理解为深度学习是用来学习深度学习算法的一些符号序列来表达人工智能的。

　　所以说，三者之间并没有可比性，因为学习者不一样、数据不一样、计算方式不一样，算法的表达也可能不一样。那么人工智能领域各个子领域各自都有哪些子算法呢？可以按照人工智能领域划分为三个子领域：人工智能基础、人工智能应用和人工智能分析。数据挖掘。