人工智能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析來(lái)處理海量數(shù)據(jù)。

一、數(shù)據(jù)挖掘

從大量的數(shù)據(jù)中通過(guò)算法收集信息的過(guò)程成為數(shù)據(jù)挖掘。通常與計(jì)算機(jī)科學(xué)有關(guān)，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)在線分析、機(jī)器學(xué)習(xí)、情報(bào)探索、專(zhuān)家分析等結(jié)合在一起。

利用數(shù)據(jù)挖掘進(jìn)行數(shù)據(jù)處理的常用方法主要有分類(lèi)、回歸分析、聚類(lèi)、關(guān)聯(lián)規(guī)則、特征、變化和偏差分析、web網(wǎng)頁(yè)挖掘等，它們分別從不同的角度對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘。

二、數(shù)據(jù)分析

它是數(shù)學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)相結(jié)合的產(chǎn)物，是指用適當(dāng)?shù)慕y(tǒng)計(jì)分析方法對(duì)收集來(lái)的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提取需要的信息并形成結(jié)論。在實(shí)際運(yùn)用中，數(shù)據(jù)分析可幫助我們做出正確性大的判斷，以便采取適當(dāng)?shù)男袆?dòng)。在統(tǒng)計(jì)學(xué)中，數(shù)據(jù)分析劃分為統(tǒng)計(jì)分析、探索數(shù)據(jù)分析以及驗(yàn)證性數(shù)據(jù)分析。

三、如何學(xué)習(xí)人工智能？

1、學(xué)習(xí)線性代數(shù)

2、入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)算法

3、嘗試用代碼實(shí)現(xiàn)算法

4、自己實(shí)現(xiàn)功能完整的模型