人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、数据分析的定义及关联

人工智能是目前炙手可热的一个领域，是下一个时代的革命性技术。

说到人工智能，就不得不提到机器学习和深度学习。要想分析和理解人工智能与数据分析和数据挖掘思维关联，就要明确人工智能与机器学习和深度学习的关系。

人工智能

人工智能（AI），是研究如何使计算机模拟人的某些思维过程和智能行为，如思考、学习、推理、规划等的学科。人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，在计算机领域内，得到了愈加广泛的重视，并在机器人，经济政治决策，控制系统，仿真系统中得到应用。人工智能研究的一个主要目标是使机器学会像人脑一样思考、分析、推理和学习，具备人类相应的智商和独立思考能力；进而可能具备自我迭代和进化能力，帮助人类共同进行进化，极大提升目前人类社会的智能化程度。该领域的研究包括图像识别、语音识别、机器人、智能搜索、自然语言处理和专家系统等。

机器学习

机器学习(ML, Machine Learning)属于人工智能研究与应用的一个分支领域。作为人工智能的核心技术和实现手段，通过机器学习让计算机可以自动学习算法，分析数据获得规律，然后利用规律对新样本进行预测。机器学习是人工智能的重要支撑技术，目的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。

深度学习

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向，是一个源于人工神经网络研究的复杂机器学习算法。通过模拟人脑建立神经网络，对样本数据的表示层次和内在规律进行分析、学习，实现对图像、声音和文字等数据的识别与预测。目的是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。

深度学习在数据挖掘，机器学习以及其他相关领域都取得了很多成果。通过让机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

人工智能与机器学习、深度学习的关系

机器学习算法大多应用于人工智能，机器学习是人工智能最重要的实现方式。

而深度学习是神经网络算法的衍生，是实现机器学习的一种方式。在图像、语音等分类和识别上取得了非常好的效果。深度学习的典型应用是选择数据训练模型，然后用模型做出预测。

数据挖掘

数据挖掘是指基于人工智能、机器学习、深度学习，从大量的数据中挖掘出隐含的、先前未知的并有潜在价值的信息的非平凡过程。数据挖掘是一种决策支持过程，主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并从而发现深层的模式和内在关系。

数据分析

数据分析是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，将它们加以汇总和理解并消化，从而找出所研究对象的内在规律的过程。数据分析是为了提取有用信息和形成结论，最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。

数据挖掘与机器学习

数据挖掘的很多算法都来自机器学习，机器学习为数据挖掘提供了底层的技术支撑。数据挖掘和机器学习的交集越来越大，机器学习成为数据挖掘的重要支撑技术，而机器学习也需要大量的有效数据进行训练，所以机器学习和数据挖掘是相互促进的。

    本文提到的数据挖掘是基于数据库系统的数据发现过程。基于数据分析技术，发现数据的规律趋势，然后进行分析预测，这个过程也被称为商业智能(BI)。说到BI，就不得不提到亿信华辰自主研发的一站式数据分析平台——亿信ABI。
亿信ABI融入AI、NLP等人工智能技术，支持报表分析、大屏可视化、自助式分析、报告应用、预测与挖掘等多元化分析方法，能为用户提供从数据接入，到数据整合与处理、指标管理、再到数据分析和应用等一系列功能。全方位提升数据分析能力，精准支撑领导决策，帮助企业实现高效数字化转型。