1. 首页
  2. 机器学习

12个AI和数据科学术语

2个AI和数据科学术语"

人工智能(AI)和数据科学已经成为当今世界上最重要的两项最受欢迎的技术。许多人认为两者是相同的,但事实并非如此。让我们更深入地研究这些概念。

什么是人工智能?

本质上,人工智能(AI)是一种旨在模仿人类心理和智力的技术。这是一个计算机科学领域,其重点是创建看起来好像具有人类智能的机器。我们将这些机器的智能称为“人工的”,因为是人类创造的,而且它不是自然存在的。

研究人脑的思维,学习和决定方式,并将这些生物学机制运用于计算机,就诞生了人工智能。

与经典计算相反,在经典计算中,编码器提供了准确的输入,输出和逻辑,而AI则依赖于向机器提供输入和期望的结果,从而让机器创建自己的路径来实现其设定的目标。它通常允许计算机比人类更好地优化状况,例如优化供应链物流和简化财务流程。

数据科学

随着行业通过智能手机,笔记本电脑,平板电脑,台式机等互联网各种手段收集大量数据的过程,行业对数据处理的需求已大大增加。公司现在依靠数据来做出几乎与所有事物相关的决策。

这些决策用于创建更好的产品和服务,修改和增强,增加和删除等。

因此,数据科学在几乎所有行业都掀起了一场革命。现代社会已成为数据驱动型,使数据科学成为当代世界的重要组成部分。

数据科学是一个多学科领域。它专注于从大量原始(非结构化)和结构化数据中发现可行的见解。

数据科学家采用各种技术来获取答案,并结合了预测分析,统计,计算机科学和机器学习来解析庞大的数据集,从而为尚未想到的问题创建解决方案。

数据科学专家的主要目标是提出问题并找到潜在的学习途径,而对特定答案的关注较少,而更着重于寻找正确的问题。

尽管Data Science在其运营中采用了AI,但并不能完全代表AI。

机器学习

机器学习(ML)是AI的流行子集。ML算法是一组计算机可执行的指令。它以数据为输入并执行计算以挖掘数据中的模式,并使用这些模式来预测未来。

ML模型随着遇到越来越多的数据而随着时​​间的流逝而提高其性能,并且会自行纠正错误,以减少将来重复出现错误的机会。

ML主要用于捕获大量数据的系统。例如,智能能源管理系统从固定在各种资产上的传感器获取数据。然后,ML算法将大量数据关联起来,并交付给人类决策者,以更好地理解能源使用和维护需求。

深度学习

深度学习(DL)是机器学习的子集。这是一个依靠检查计算机算法自行学习和改进的领域。尽管ML采用了更简单的概念,但DL与旨在模仿人类思维和学习方式的人工神经网络一起工作。

直到最近,计算能力还限制了神经网络,因此它们的复杂性也受到了限制。但是,大数据分析的进步导致了更大,更复杂的神经网络,使计算机能够比人类更快地观察,学习并对复杂情况做出反应。

DL协助了语言翻译,图像分类,语音识别等工作。它可以用于解决任何模式识别问题,而无需人工干预。

大数据

“大数据”是数据科学的一个相对现代的领域。它探讨了如何分解和分析大型数据集,以系统地从中提取见解和信息。

存在5 V的概念,可将任何数据归类为大数据。

  • -数据以大容量存在。
  • 速度-不断以很高的速度生成数据。这归因于大数据的速度。
  • 种类-指各种数据类型,例如结构化,半结构化和非结构化数据。
  • 准确性-指数据不一致和不确定性。这意味着可用数据有时会变得混乱。质量和准确性难以控制。
  • 价值-指的是,如果用于提取有意义的信息,该数据可以为您的企业提供的价值。

自动化机器学习

自动化机器学习(AutoML)是一个将ML应用于实际问题的任务自动化的过程。AutoML涵盖了从原始数据集到可部署ML模型的完整管道。

探索性数据分析

探索性数据分析(EDA)是指对数据进行初步调查以发现模式,发现异常,测试假设并在汇总统计信息和图形表示的帮助下检查假设的关键过程。

数据工程

数据工程是一组操作,着重于创建用于信息流和访问的接口和机制。它需要专门的专家(数据工程师)来维护数据,以使其他人仍然可以使用和使用它们。简而言之,数据工程师建立并操作了组织的数据基础结构,为数据分析师和科学家进行进一步的分析做好了准备。

数据仓库

数据仓库(DW)是从各种来源收集和管理数据以提供有意义的业务见解的过程。通常使用数据仓库来连接和分析来自异构源的业务数据。数据仓库是构建用于数据分析和报告的商业智能(BI)系统的关键。

它是技术和组件的组合,有助于战略性地使用数据。它是企业的大量信息的电子存储,旨在进行查询和分析,而不是进行交易处理。

商业情报

商业智能(BI)利用服务和软件将数据转换为可操作的见解,从而为公司的战术和战略业务决策提供依据。BI工具访问和分析数据集,并在摘要,仪表板,报告,图表,地图和图形中显示分析发现,从而为用户提供有关业务状况的详细情报。

数据整理(冲突)

数据整理是您以原始形式获取数据并对其进行“驯服”直到其在更广泛的项目或工作流程中更好地工作的过程。使值与较大的数据集保持一致,删除或替换可能影响分析或以后性能的值等,称为驯服。争吵和缠结可互换使用。

数据挖掘

数据挖掘是从数据集中提取可行见解并加以充分利用的过程。它包括清理和整理数据的所有内容;进行分析以发现有意义的模式和联系,并交流这些联系,以帮助决策者改进其产品或组织。

自然语言处理

自然语言处理(NLP)是AI的一个分支,它使计算机能够理解,解释和操纵人类语言。NLP源于许多学科,包括计算语言学和计算机科学,旨在填补计算机理解与人类交流之间的空白。

计算机视觉

计算机视觉是计算机科学领域,其重点是复制人类视觉系统复杂性的部分,并允许计算机以与人类相同的方式来检测和处理图像和视频中的对象。

版权声明:本文内容由互联网用户贡献,该文观点仅代表作者本人。本站不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现有侵权/违规的内容, 联系QQ1841324605,本站将立刻清除。

发表评论

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用*标注

联系我们

服务热线:130-0886-1890

QR code