数据挖掘 vs 人工智能

人工智能 (AI) 和数据挖掘是当今行业中令人着迷的概念，它们对改善工作和个人生活都具有巨大的影响力。首先，让我们从数据挖掘和人工智能的区别开始。尽管两者之间存在很强的关联性和相当大的重叠，但它们是不同的，并且有不同的应用。

什么是数据挖掘？

数据挖掘旨在从大型数据集中发现以前未见的模式和关系，并从中获得商业价值。它侧重于揭示数据集中两个或多个变量之间的关系并提取见解。这些见解包括将数据映射到与特定用例直接相关的信息，例如从传入事件预测结果和规定操作。

对数据进行审查以发现模式，然后应用标准来确定最常见和最重要的关系。可以使用多种数据排序技术来实现此目标，例如聚类、分类和序列分析。数据挖掘通常使用批处理信息来在特定时间揭示新见解，而不是持续揭示。例如，它可以用于识别销售趋势或购买模式、改进生产流程和预测新产品的采用率。

数据挖掘的应用

数据挖掘被应用于多个领域。机器学习使企业能够更深入地了解客户，制定与各种业务职能相关的更有效的策略，并合理且直观地利用资源。

数据挖掘的好处

数据挖掘协助企业实现其目标并做出正确的决策。数据挖掘涉及强大的数据收集和数据仓库以及计算机处理。数据挖掘使用复杂的数学算法来分离数据并衡量未来事件的可能性。

数据挖掘的关键特征

以下是数据挖掘的一些关键特征，例如：

• 根据趋势和行为分析自动收集预测。
• 根据可能的结果制定预测。
• 面向决策的信息。
• 围绕大型数据集和数据库进行分析。

什么是人工智能？

人工智能或 AI 简单来说是一种算法、代码或技术，它使机器能够模仿、开发和展示人类的认知或行为。AI 是一种真实的数据产品，能够执行设定的任务，并以大致与人类相同的方式解决商业世界中的问题。AI 系统的功能包括学习、计划、推理、决策和解决问题。

AI 主要用于发现专家系统、自然语言处理、语音识别和机器视觉。AI 在为企业提供运营洞察方面非常出色。尤其是在检查大量法律文件以确保相关字段填写正确等单调、细致的任务方面。AI 工具通常能快速完成工作，且错误相对较少。AI 激发了效率的爆发，并为一些大型企业开启了全新的商业机会。

人工智能的类型

人工智能有两种类型：

1. 弱人工智能：狭义人工智能或人工智能狭义（ANI）。它是一种经过训练并专注于执行特定任务的人工智能。弱人工智能驱动着我们今天周围的大部分人工智能。对于这类人工智能，“狭义”可能是一个更准确的描述，因为它一点也不弱；它支持一些非常强大的应用，例如苹果的 Siri、亚马逊的 Alexa、IBM Watson 和自动驾驶汽车。
2. 强人工智能：它由通用人工智能（AGI）和超人工智能（ASI）组成。通用人工智能（AGI）或通用人工智能是一种理论上的人工智能形式，其中机器的智能将与人类相当。它将拥有自我意识，能够解决问题、学习并为未来做计划。

超人工智能（ASI）将超越人脑的智能和能力。虽然强人工智能仍然完全是理论上的，目前没有实际使用的例子，但这并不意味着 AI 研究人员也没有探索其发展。

人工智能用例

虽然距离达到类人机器人水平的人工智能还有至少几十年的时间，但科学家们已经利用狭义人工智能做出了许多令人惊叹的事情，例如聊天机器人。由于能够理解自然语言的语音和文本，AI 系统能够以自然、个性化的方式与人类交流。AI 的其他例子包括自动驾驶汽车、用于制造的机器人以及电子邮件垃圾邮件过滤器等。

人工智能与数据挖掘的区别

人工智能是研究如何创建能够像人一样工作的智能机器。它不依赖于学习或反馈。相反，它具有直接编程的控制系统。AI 系统通过计算自主解决问题。

AI 系统利用挖掘出的数据中的数据挖掘技术来创建解决方案。数据挖掘为人工智能奠定了基础。数据挖掘是 AI 系统所需信息和数据的编程代码的一部分。

人工智能和数据挖掘在当今世界紧密相连且不可或缺。随着技术的不断进步，这些技术将在未来取得巨大成功。它们将自动化手动流程，增加销售和利润，并提升企业。以下是人工智能与数据挖掘的一些区别：