統計學與人工智慧
Ⅰ 人工智慧，機器學習，統計學，數據挖掘之間有什麼區別
說到人工智慧，就不能不提到機器學習和深度學習。很多時候，我們得先明確人工智慧與機器學習和深度學習的關系，我們才能更好地去分析和理解人工智慧與數據分析、統計學和數據挖掘思維關聯。人工智慧與統計學、數據分析和數據挖掘的聯系，更多的是機器學習與深度學習，同數據分析與數據挖掘的關聯。
0.人工智慧
人工智慧英文縮寫為AI，它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。人工智慧是計算機科學研究領域的一個重要分支，又是眾多學科的一個交叉學科，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括語音識別、圖像識別、機器人、自然語言處理、智能搜索和專家系統等等，人工智慧可以對人的意識、思維的信息過程的模擬。人工智慧包括眾多的分支領域，比如大家熟悉的機器學習、自然語言理解和模式識別等。
1.機器學習
機器學習屬於人工智慧研究與應用的一個分支領域。機器學習的研究更加偏向理論性，其目的更偏向於是研究一種為了讓計算機不斷從數據中學習知識，而使機器學習得到的結果不斷接近目標函數的理論。
機器學習，引用卡內基梅隆大學機器學習研究領域的著名教授Tom Mitchell的經典定義：
如果一個程序在使用既有的經驗E(Experience)來執行某類任務T(Task)的過程中被認為是「具備學習能力的」，那麼它一定要展現出：利用現有的經驗E，不斷改善其完成既定任務T的性能(Performance)的特質。
機器學習已經有了十分廣泛的應用，例如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜索引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略游戲和機器人運用。在我們當下的生活中，語音輸入識別、手寫輸入識別等技術，識別率相比之前若干年的技術識別率提升非常巨大，達到了將近97%以上，大家可以在各自的手機上體驗這些功能，這些技術來自於機器學習技術的應用。
那機器學習與數據挖掘的聯系是什麼呢？
機器學習為數據挖掘提供了理論方法，而數據挖掘技術是機器學習技術的一個實際應用。逐步開發和應用了若干新的分析方法逐步演變而來形成的；這兩個領域彼此之間交叉滲透，彼此都會利用對方發展起來的技術方法來實現業務目標，數據挖掘的概念更廣，機器學習只是數據挖掘領域中的一個新興分支與細分領域，只不過基於大數據技術讓其逐漸成為了當下顯學和主流。
2.數據挖掘
數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘本質上像是機器學習和人工智慧的基礎，它的主要目的是從各種各樣的數據來源中，提取出超集的信息，然後將這些信息合並讓你發現你從來沒有想到過的模式和內在關系。這就意味著，數據挖掘不是一種用來證明假說的方法，而是用來構建各種各樣的假說的方法。數據挖掘不能告訴你這些問題的答案，他只能告訴你，A和B可能存在相關關系，但是它無法告訴你A和B存在什麼相關關系。機器學習是從假設空間H中尋找假設函數g近似目標函數f。數據挖掘是從大量的數據中尋找數據相互之間的特性。
數據挖掘是基於資料庫系統的數據發現過程，立足與數據分析技術之上，提供給為高端和高級的規律趨勢發現以及預測功能；同時數據量將變得更為龐大，依賴於模式識別等計算機前沿的技術；其還有另外一個名稱為商業智能(BI, Business Intelligence)，依託於超大型資料庫以及數據倉庫、數據集市等資料庫技術來完成。
主要挖掘方法有: 分類 、 估計、預測、相關性分組或關聯規則、 聚類、復雜數據類型挖掘(Text, Web ,圖形圖像，視頻，音頻等)等技術。
3.深度學習
深度學習的概念源於人工神經網路的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特徵形成更加抽象的高層表示屬性類別或特徵，以發現數據的分布式特徵表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以理解，但是在其高冷的背後，卻有深遠的應用場景和未來。
那深度學習和機器學習是什麼關系呢？
深度學習是實現機器學習的一種方式或一條路徑。其動機在於建立、模擬人腦進行分析學習的神經網路，它模仿人腦的機制來解釋數據。比如其按特定的物理距離連接；而深度學習使用獨立的層、連接，還有數據傳播方向，比如最近大火的卷積神經網路是第一個真正多層結構學習演算法，它利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，讓機器認知過程逐層進行，逐步抽象，從而大幅度提升識別的准確性和效率。
神經網路是機器學習的一個分支，而深度學習又是神經網路的一個大分支，深度學習的基本結構是深度神經網路。
4.數據分析
數據分析的概念：基於資料庫系統和應用程序，可以直觀的查看統計分析系統中的數據，從而可以很快得到我們想要的結果；這個就是最基本的數據分析功能，也是我們在信息化時代了，除了重構業務流程、提升行業效率和降低成本之外的了。另外數據分析更多的是指從歷史數據裡面發現有價值的信息，從而提高決策的科學性。數據分析更側重於通過分析數據的歷史分布然後從中得出一些有價值的信息。還有一個數據分析更重要的功能，就是數據可視化。
比如說，在財務系統的信息化中，基於企業的財務系統，我們可以直觀獲取企業現金流量表、資產負債表和利潤表，這些都來自與我們的數據分析技術。數據分析目前常用的軟體是Excel, R, Python等工具。
在對比數據分析和數據挖掘時，數據分析則更像是對歷史數據的一個統計分析過程，比如我們可以對歷史數據進行分析後得到一個粗糙的結論，但當我們想要深入探索為什麼會出現這個結論時，就需要進行數據挖掘，探索引起這個結論的種種因素，然後建立起結論和因素之間模型，當有因素有新的值出現時，我們就可以利用這個模型去預測可能產生的結論。
因此數據分析更像是數據挖掘的一個中間過程。
5.總結
人工智慧與機器學習、深度學習的關系
嚴格意義上說，人工智慧和機器學習沒有直接關系，只不過是機器學習的方法被大量的應用於解決人工智慧的問題而已。目前機器學習是人工智慧的一種實現方式，也是最重要的實現方式。
深度學習是機器學習比較火的一個方向，其本身是神經網路演算法的衍生，在圖像、語音等富媒體的分類和識別上取得了非常好的效果。
數據挖掘與機器學習的關系
數據挖掘主要利用機器學習界提供的技術來分析海量數據，利用資料庫界提供的技術來管理海量數據。
機器學習是數據挖掘的一種重要方法，但機器學習是另一門學科，並不從屬於數據挖掘，二者相輔相成。
深度學習、機器學習的發展帶了許多實際的商業應用，讓虛幻的AI逐步落地，進而影響人類社會發展；
深度學習、機器學習以及未來的AI技術，將讓無人駕駛汽車、更好的預防性治療技術、更發達智能的疾病治療診斷系統、更好的人類生活娛樂輔助推薦系統等，逐步融入人類社會的方方面面。
AI即使是現在，也是未來，不再是一種科幻影像和概念，業界變成了人類社會當下的一種存在，不管人類是否喜歡或者理解，他們都將革命性地改變創造AI的我們人類自身。
Ⅱ 一文讀懂機器學習，數據科學，人工智慧，深度學習和統計學之間的區別
統計學是當今世上最大的認識論和方法論，所有的科學前沿問題都要通過統計學來加以描述，統計學是近四百年來西方科技文明的台柱子。
Ⅲ 人工智慧機器學習統計學數據挖掘之間有什麼區別
還是有區別的。前者很多場景的應用是依靠神經網路、分類器等演算法進行分類和回歸，但用到專的卻是屬依靠不斷迭代試錯的前提下進行參數的測算。而統計學對分類、回歸的測算，則是依靠最小二乘、最大似然估計等特定的方法進行參數測算。
2者由於演算法不同，因此可解釋性則存在很大也是最本質的差異。
前者的參數計算結果不可解釋，因為是不斷試錯試出來的。就好比衣服上有個洞要補，拿各種各樣形狀的補丁去試著比劃，直到比劃到能覆蓋這個洞為止。但這種補丁不唯一，因為可能存在2種以上的補丁都能覆蓋這個洞。
後者做補丁則是根據洞的形狀，按照一個規則計算出一個唯一的補丁，例如補丁溢出洞口面積最小化，洞口補充全面化，計算出一個也是唯一一個補丁。
Ⅳ 關於計算機人工智慧和統計學的經典教學書籍.
人工智慧哲學
作者：(英)瑪格麗特?A?博登
出版：上海人民 出版日期：2006年08月
人工智慧哲學是伴隨現代信息理論和計算機技術發展起來的一個哲學分支。本書收集了人工智慧研究領域著名學者的15篇代表性論文，這些論文為計算機科學的發展和人工智慧哲學的建立做出了開創性的貢獻。這些論文總結了人工智慧發展的歷程，近年來該學科發展的趨勢，以及人工智慧中的重要課題。在這些劃時代的著作中，包括有：現代計算機理論之父A?M?圖靈的「計算機與智能」；美國著名哲學家J?R?塞爾的「心靈、大腦與程序」；G?E?欣頓等人的「分布式表述」，以及本書編者、英國著名人工智慧學者M?A?博登的「
http://www.xinhuabookstore.com/proct/391873/
Ⅳ 諾獎得主為何說人工智慧其實就是統計學
2018年8月14日報道，日前，2011年諾貝爾經濟學獎獲得者Thomas J. Sargent在世界科技創新論壇上表示，人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻，其實就是統計學。好多的公式都非常老，但是所有的人工智慧利用的都是統計學來解決問題。
我怎麼講到這兒來了呢？人工智慧首先是一些很華麗的辭藻。人工智慧其實就是統計學，只不過用了一個很華麗的辭藻，其實就是統計學。好多的公式都非常老，但是我們說所有的人工智慧利用的都是統計學來解決問題。有一些新發展，過去二三十年，今天我們統計學的完成質量更高，首先電腦運算速度更快，有新的演算法，好多是源於物理學發展，還有統計力學等等，這是過去3到4年從物理學拿來，加速了我們做系列統計學方面的進步。過去寫下來公式，但是沒有辦法求解，過去你放計算機，但是能力太差，做不了。後來有了AlphaGo，就是一個動態編程，太大了。兩三年前的解決之道就是特別大、特別快的計算機，利用一塊一塊的演算法去運算。我覺得亞當斯密百分之百正確，多少年前說應該有專業分工，這是正確的。
今天有很多工具，如果統計學家一點也不懂物理學，很多人類科技進步就不能變成現實。所以我想作為企業家大家也應該做通才，我們應該去考慮來自不同技術的融合或者是相互促進，這就是為什麼有了阿爾法GO的成功。
還有一兩點，是剛才聽了前面發言人的一些感受。到底什麼是金融？金融的含義是什麼？問一個高中生什麼是金融，他覺得是太華麗的一個辭藻。什麼是金融？金融就是有人存錢有人不存錢，有人花的多掙的少，有人想投資，人是不一樣的。什麼是儲蓄？什麼是金融？有一些人就是來做中介，存錢的和需要花錢的人做中介，這個業務就是金融。
這個業務包含以下幾方面。首先很容易受到欺詐侵害。第二很容易受到不信任的傷害。如果我攢了錢，把錢交給別人幫我打理，我交給的人是我信任的人，他沒有不還錢的動機。他為什麼還錢給我。金融體系要驗證，我把錢借給你之後會不會還我，這就是金融的關鍵。如何讓別人相信你？金融該是信任和驗證相關的活動。在這些方面是有技術發展的，就是驗證和信任的工具。
是誰作為主體，是國家做還是誰做？你以自己的生活為例，你和你的家人為例，家人之間也有很多的信任和驗證。比如，阿里巴巴或者亞馬遜是「國中國」，因為他們的工作是創造交易平台，人們可以參與買方賣方在他們的交易平台上活動，無論是阿里巴巴還是亞馬遜都是發揮警察作用，既管理買方也管理賣方，相當於電子警察，他們開發技術，改良交易平台的信任和驗證。像20到25年前你們的工作。就是前沿的工作，當時就在講這樣的問題的理論，這個理論的技術不斷進步。
Ⅵ 本科統計學研究生讀金融或者人工智慧算跨專業嗎
本科讀統計學，研究生讀金融專業不算跨專業，但是研究生讀人工智慧就算跨專業了。
Ⅶ 統計和機器學習的區別
一般來說，被人問到這個問題的時候，我會從它們的主要目的來入手：
機器學習是用來對數據做進行盡量准確的預測的；
而統計則是用來研究變數之間的關系的
所以，兩者不能相互替代
我們往往是先從統計分析開始，再到統計模型，最後用到機器學習做預測
Ⅷ 人工智慧，深度學習和統計學之間的區別
統計建模或者機器建模的目的都是從數據中挖掘到感興趣的信息，但是統計學和機器學習的專出發屬點不同，統計學家關注模型的可解釋性，而機器學習專家關注模型的預測能力。在一些傳統領域，工程實驗，生物試驗，社會調查，物理實驗，統計學應用比較早
Ⅸ 人工智慧與大數據專業怎麼樣
是很不錯復的專業，制未來的走向
大數據是眾多學科與統計學交叉產生的一門新興學科。大數據牽扯的數據挖掘、雲計算一類的，所以是數學一類的專業。
（1）統計學是通過搜索、整理、分析、描述數據等手段，以達到推斷所測對象的本質，甚至預測對象未來的一門綜合性科學。其中用到了大量的數學及其它學科的專業知識，它的使用范圍幾乎覆蓋了社會科學和自然科學的各個領域。
（2）數學與應用數學是一個學科專業，該專業培養掌握數學科學的基本理論與基本方法，具備運用數學知識、使用計算機解決實際問題的能力，受到科學研究的初步訓練。能在科技、教育和經濟部門從事研究、教學工作或在生產經營及管理部門從事實際應用、開發研究和管理工作的高級專門人才。
（3）信息與計算科學專業是以信息領域為背景用將邁向的數學與信息，管理相結合的交叉學科更深入和專業。
Ⅹ 人工智慧，機器學習，統計學和數據挖掘有什麼區別
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、演算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。 數據挖掘（英語：Data mining），又譯為資料探勘、數據采礦。它是資料庫知識發現（英語：Knowledge-Discovery in Databases，簡稱：KDD)中的一個步驟。數據挖掘一般是指從大量的數據中通過演算法搜索隱藏於其中信息的過程。數據挖掘通常與計算機科學有關，並通過統計、在線分析處理、情報檢索、機器學習、專家系統（依靠過去的經驗法則）和模式識別等諸多方法來實現上述目標。 人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人的智能的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。 人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。 統計模型（statistical model）有些過程無法用理論分析方法導出其模型，但可通過試驗或直接由工業過程測定數據，經過數理統計法求得各變數之間的函數關系，稱為統計模型。常用的數理統計分析有有最大事後概率估演算法，最大似然率辨識法最大事後概率估演算法，最大似然率辨識法等。