谁能通俗简单的说下“人工智能”、“机器学习”、“数据挖掘”、“模式...

1、人工智能是一门综合型学科，总的来说，可以划分为模式识别、机器学习、数据挖掘和智能算法。模式识别：是指对表征事物或者现象的各种形式（数值的文字的逻辑关系）信息进行处理分析，以及对事物或现象进行描述分析分类和解释的过程，例如汽车车牌号的识别。

2、人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。机器学习机器学习属于人工智能研究与应用的一个分支领域。机器学习的研究更加偏向理论性，其目的更偏向于是研究一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目标函数的理论。

3、人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能不是人的智能，但能像人那样思考、也有可能超过人的智能。

4、数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。

什么是数据挖掘

1、数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法，它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。

2、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。

3、数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。数据挖掘流程：定义问题：清晰地定义出业务问题，确定数据挖掘的目的。

4、数据挖掘（Data Mining），就是从存放在数据库，数据仓库或其他信息库中的大量的数据中获取有效的、新颖的、潜在有用的、最终可理解的模式的非平凡过程。

5、数据挖掘（英语：data mining）是一个跨学科的计算机科学分支 它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在相对较大型的数据集中发现模式的计算过程。数据挖掘过程的总体目标是从一个数据集中提取信息，并将其转换成可理解的结构，以进一步使用。

6、数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信 息和知识的过程。

人工智能与数据挖掘结合目前还有什么困难

技术成熟度不足。目前有不少所谓的AI软件，实际上更多的是基于大数据技术的一种拓展，所以给用户的应用体验往往是“智商偏科、情商为零”。当前由于人工智能的技术体系尚未完善，所以AI软件要想达到一定的成熟度还需要很长一段时间。

自动化和提高效率：人工智能可以完成一些重复、繁杂的任务，如大规模数据处理、图像识别和语音识别等。它能够在较短的时间内完成大量工作，提高工作效率和生产力。 智能决策支持：人工智能可以通过对大量数据的分析和学习来提供决策支持。

放弃现有大数据所依赖的成熟的系统技术。人工智能独立发展，成熟以后，现有的大数据资源再与人工智能系统改码对接。这个问题，等于人工智能的发展方向问题。

人工智能、数据挖掘、数据分析这些专业有前途吗

游戏设计与开发相关专业：随着游戏行业的迅速发展和普及，游戏设计和开发人员需求也趋于增加，尤其是近年来游戏直播等衍生产业的崛起，使得游戏设计和开发人员市场价值更加突显。 数据科学与大数据分析专业：随着互联网时代的到来，人们每天都在不断产生海量的数据。

人工智能专业 人工智能是未来的趋势，随着人工智能技术的成熟和应用越来越广泛，人工智能专业将会成为就业的热门选择。人工智能专业涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，这些领域中的专业人才将能够参与到各种应用的开发和设计中，如智能家居、智能交通、智能医疗等。

人工智能和机器学习：随着科技的快速发展，人工智能和机器学习领域的专业人才需求将持续增长。无论是在互联网、金融、医疗还是制造业，人工智能和机器学习都将在未来发挥越来越重要的作用。 数据科学和分析：大数据的普及使得数据科学和分析专业成为了热门选择。

数据分析：随着数字化的发展，越来越多的企业开始重视数据的分析，这一专业也因此需求量大增。电子科学和技术：随着科技的发展，越来越多的行业和产品都需要电子科学和技术，因此这一专业也变得愈发重要。

同时，医疗技术的不断发展，医疗设备的不断更新，也需要更多的健康医疗和生命科学专业人才来管理和维护。此外，随着医疗数据的爆炸式增长，需要更多的数据科学家和人工智能专家来处理和分析这些数据，提供智能化决策支持。

大数据的就业前景目前来看是不错的，随着大数据往各垂直领域延伸发展，对统计学、数学专业的人才，数据分析、数据挖掘、人工智能等偏软件领域的需求加大，大数据领域从业人员薪资水平将持续增长，人才供不应求。大数据就业方向 大数据开发方向。

数据挖掘的概念

1、数据挖掘的概念：数据挖掘，是采用数学、统计、人工智能和机器学习等领域的科学方法，从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的和随机的数据中提取隐含的、预先未知的并且具有潜在应用价值的模式的过程。

2、数据挖掘是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

3、数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（DataFusion）以及决策支持。KDD一词首次出现在1989年8月... 数据挖掘概念综述数据挖掘又称从数据库中发现知识（KDD）、数据分析、数据融合（Data Fusion）以及决策支持。

4、数据挖掘（Data Mining）是指通过大量数据集进行分类的自动化过程，以通过数据分析来识别趋势和模式，建立关系来解决业务问题。换句话说，数据挖掘是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在有用的信息和知识的过程。