大數據與模式識別
① 網路信息安全工程，大數據與雲計算 ，人工智慧與模式識別，哪個就業前景好
目前看都有前景，現在是移動互聯網，大數據以後會更好，互聯網學習入門比較快，然後在大數據
② 大數據是什麼如何挖掘
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。
用於分析大數據的工具主要有開源與商用兩個生態圈。
開源大數據生態圈：
1、Hadoop HDFS、HadoopMapRece, HBase、Hive 漸次誕生，早期Hadoop生態圈逐步形成。
2、. Hypertable是另類。它存在於Hadoop生態圈之外，但也曾經有一些用戶。
3、NoSQL，membase、MongoDb
商用大數據生態圈：
1、一體機資料庫/數據倉庫：IBM PureData(Netezza), OracleExadata, SAP Hana等等。
2、數據倉庫：TeradataAsterData, EMC GreenPlum, HPVertica 等等。
3、數據集市：QlikView、 Tableau 、 以及國內的REU-BDS 大數據
③ 模式識別與智能系統 有哪些研究方向；畢業後就業方向
模式識別與智能系統專業研究方向總共有五大類，分別是模式識別與智能信息處理，計算智能與智能系統，智能信息與控制，智能控制理論、方法及其應用，語音信號處理及應用。這個專業和人工智慧、機器學習、數據挖掘、雲計算、大數據分析等都有聯系。畢業後可從事機器人，視覺識別，圖像處理等相關職位。
模式識別與智能信息處理
該方向致力於模式識別的基礎理論及其在圖象視頻信號處理中的應用研究，運用數學和信息科學的理論與方法，從信息處理的角度，研究模式信息處理的機理、計算理論和演算法，使計算機實現類似於人的視覺能力。
研究數字圖象和視頻信息的檢測、分析、傳輸、存儲、壓縮、重建等關鍵技術，在提出創新理論與演算法的基礎上，設計、研製和開發實用的高性能模式識別、圖象視頻處理以及醫學圖象處理的計算機應用系統。
計算智能與智能系統
本方向致力於生命計算學與人工智慧系統的研究。生命計算學是計算智能概念的泛化，包括人工智慧中的符號計算學和神經計算學，以及遺傳演算法、進化計算和DNA計算等；
人工生命系統是智能系統概念的泛化，包括智能信息處理系統、智能控制系統、機器人、細胞自動機等。該方向致力於模擬自然生命系統中信息與控制的規律，特別是生命的自組織、自學習、自適應、自修復、自生長以及自復制的基本特性，以及感知、知覺、認知、判斷、推理、思維等智能行為；
以「計算」的形式表現智能，以人工生命系統實現智能，並將其應用於模式識別與圖象處理、復雜動態系統建模、模擬與控制等領域。
智能信息與控制
控制論是「研究信息與控制一般規律的科學」，「信息與控制」是控制論的核心。在控制論思想中，「信息與控制」是生物系統和人工系統共有的特性，模擬生物智能，是控制論的基本思想。
「信息」、「控制」、「智能」、「生命」四個基本的概念，構成了控制論科學的全部基礎。「智能信息與控制」是研究自然生命與人工系統中信息與控制一般規律的科學。
「智能信息與控制」方向以人工智慧、控制論、系統論和資訊理論為理論基礎，以計算機技術、電子技術和通訊技術為技術手段，以復雜演化系統為對象，類比自然生命與復雜演化系統中信息與控制的一般規律，研究面向復雜演化系統的智能控制原理和方法，並將這些規律、原理和方法應用於復雜系統的建模、模擬與控制。
智能控制理論、方法及其應用
該方向致力於具有多種復雜性和多級或分散信息結構的大規模控制系統研究。運用人工智慧、計算智能（包括模糊邏輯、神經網路和進化計算）等理論與方法，結合現代控制理論（如魯棒控制、自適應控制、變結構控制等），研究智能遞階、分散控制或優化調度系統。
主要包括：基於模式分類、計算智能和知識工程方法的大規模復雜系統的綜合集成建模；基於計算機視覺的生產過程質量監測與優化控制；基於知識和模擬進化方法的多解析度建模及模型的聚合/解聚和平滑一致性轉換技術；智能控制系統的結構性質（如穩定性、能控（能觀）性、自主性等）的研究；智能系統的整體優化方法及自組織保優機制的研究；
基於Agent技術的開放復雜巨系統的智能優化控制與決策；網路環境下的智能自動化理論與技術；基於現場匯流排技術的計算機控制與管理；離散事件和混雜系統的優化控制方法；在多種復雜性（如不確定性、非線性、參數時變、時滯等）融合條件下的非良定對象的知識基模型集成與智能優化控制策略和實現方法。
語音信號處理及應用
語音信號處理是當今信息科學研究領域中的一個重要分支，它是將數字信號處理與語音學相結合，解決現代通信領域中人與人之間、人與機器之間的信息交換問題。
語音信號處理學科在世界范圍內取得了飛速發展，無論是在基礎研究領域還是在各個特定的應用領域都出現了許多新演算法和高性能的系統，取得了大量突破性的進展。
在硬體方面，隨著計算機技術及DSP晶元的迅速更新換代，為各種日益復雜的語音處理演算法的實時實現提供了可能性。在21世紀，這個研究領域的發展速度將更快，它與高速信息處理、傳輸和交換諸方面的關系將更加密切。
本方向主要研究語音信號數字處理的新理論、新方法及其應用，如語音編碼，語音識別，語音合成，語音增強和語音編碼等，滿足通信與信息技術應用領域對語音處理技術的需求。
(3)大數據與模式識別擴展閱讀
模式識別與智能系統是20世紀60年代以來在信號處理、人工智慧、控制論、計算機技術等學科基礎上發展起來的新型學科。該學科以各種感測器為信息源，以信息處理與模式識別的理論技術為核心，以數學方法與計算機為主要工具，探索對各種媒體信息進行處理、分類、理解並在此基礎上構造具有某些智能特性的系統或裝置的方法、途徑與實現，以提高系統性能。模式識別與智能系統是一門理論與實際緊密結合，具有廣泛應用價值的控制科學與工程的重要學科分支。
參考資料：網路-模式識別與智能系統
④ 人工智慧，大數據與深度學習之間的關系和差異
說到人工智慧(AI)的定義，映入腦海的關鍵詞可能是「未來」，「科幻小說」，雖然這些因素看似離我們很遙遠，但它卻是我們日常生活的一部分。語音助手的普及、無人駕駛的成功，人工智慧、機器學習、深度學習已經深入我們生活的各個場景。例如京東會根據你的瀏覽行為和用戶的相似性，利用演算法為你推薦你需要的產品；又比如美顏相機，會基於你面部特徵的分析，通過演算法精細你的美顏效果。還有眾所周知的谷歌DeepMind，當AlphaGo打敗了韓國職業圍棋高手Lee Se-dol時，媒體描述這場人機對戰的時候，提到了人工智慧AI、機器學習、深度學習等術語。沒錯，這三項技術都為AlphaGo的勝利立下了汗馬功勞，然而它們並不是一回事。
人工智慧和機器學習的同時出現，機器學習和深度學習的交替使用......使大部分讀者霧里看花，這些概念究竟有何區別，我們可以通過下面一個關系圖來進行區分。
圖二：數據挖掘與機器學習的關系
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。數據挖掘是機器學習和資料庫的交叉，主要利用機器學習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。
不管是人工智慧、機器學習、深度學習還是數據挖掘，目前都在解決共同目標時發揮了自己的優勢，並為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。
⑤ 請問模式識別與智能系統專業的研究方向和就業方向
研究生的課程學習比較簡單，只有研一需要上課，和大學上課沒有兩樣，如果你打算那獎學金和保送博士，那麼研一的課程學習成績最好考高一點。其中研一的時候可以去導師的團隊去了解了解主要做哪些方面的項目，然後自己找點相關的書看一看，當然《模式識別》這門課程你必須學好，了解裡面的一些經典演算法。到研二的時候盡快加入項目組，當然這要看你的能力，最好能掌握一門編程語言，這樣才能更快的進行項目開發。
這個專業和人工智慧、機器學習、數據挖掘、雲計算、大數據分析等都有聯系。如果你覺得太迷茫，那就先學好《模式識別》這本書，把裡面的演算法原理真正搞得，並能編程實現。有個同學就是在研究生期間只看了這一門專業課程，學得很扎實，進的網路做這方面的開發。
如果學好了，就業沒有任何問題！
⑥ 雲計算，大數據，數據挖掘，機器學習，模式識別。這些概念之間的關系是怎麼樣的
給你解釋一下這些術語：
雲計算：就是個炒得很熱的商業概念，其實說白了就是將計算任務轉移到伺服器端，用戶只需要個顯示器就行了，不過伺服器的計算資源可以轉包。當然，要想大規模商業化，這里還有些問題，特別是隱私保護問題。
大數據：說白了就是數據太多了。如今幾兆的數據在20年前也是大數據。但如今所說的大數據特殊在哪呢？如今的問題是數據實在是太多了，這已經超過了傳統計算機的處理能力（區別與量子計算機），所以對於大數據我們不得不用一些折衷的辦法（比如數據挖掘），就是說沒必要所有數據都需要精確管理，實際上有效數據很有限，用數據挖掘的方法把這些有限的知識提取出來就行了。·此外，數據抽樣，數據壓縮也是解決大數據問題的一些策略。
數據挖掘：從數據中提取潛在知識，這些知識可以描述或者預測數據的特性。有代表性的數據挖掘任務包括關聯規則分析、數據分類、數據聚類等，這些你在任一本數據挖掘教材都可以了解。下面我說說和大數據的區別：數據挖掘只是大數據處理的一個方法。馬雲所說的大數據，或者如今商業領域所說的大數據，實際上指的就是數據挖掘，其實真正所謂大數據，或者Science雜志中提到的大數據，或者奧巴馬提出的大數據發展戰略，我的理解是，這些都遠遠大於數據挖掘的范疇，當然數據挖掘是其中很重要的一個方法。真正目的是如何將大數據進行有效管理。
機器學習：這個詞很虛，泛指了一大類計算機演算法。重點是學習這個詞，如果想讓計算機有效學習，目前絕大多數方法都採用了迭代的方法。所以在科研界，只要是採用了這種迭代並不斷逼近的策略，一般都可以歸到機器學習的范疇。此外，所謂學習，肯定要知道學什麼，這就是所謂訓練集，從訓練集數據中計算機要學到其中的某個一般規律，然後用一些別的數據（即測試集）來看看學得好不好，之後才能用於實際應用。所以，選取合適的訓練集也是個學問。
模式識別：意思就是模式的識別。模式多種多樣，可以是語言，可以是圖像，可以是事物一些有意義的模塊，這些都算。所以總體來說，模式識別這個詞我是覺得有點虛，倒是具體的人臉圖像識別、聲音識別等，這些倒是挺實在的。也許是我不太了解吧。
另外說說你的其他問題。
傳統分析方法不包括數據挖掘。對於數據分析這塊我不是很了解，不過可以肯定的是，傳統分析都有一定的分析方向，比如我就想知道這兩個商品的關聯情況，那我查查資料庫就行了。數據挖掘雖說有些歷史，不過也挺時髦的，它是自動將那些關聯程度大的商品告訴你，這期間不需要用戶指定數據分析的具體對象。
如果想應對大數據時代，數據挖掘這門課是少不了的。此外對資料庫，特別是並行資料庫、分布式資料庫，最好了解點。至於機器學習和模式識別，這些總的來說和數據挖掘關系不太大，除了一些特殊的領域外。
總之，概念挺熱，但大數據還很不成熟，無論從研究上還是商業化上。我目前在作大數據背景下的演算法研究，說實話，目前基本沒有拓展性非常強的演算法，所以未來大數據的發展方向，我也挺迷茫。
PS：將數據挖掘應用於商業，最最重要的就是如何確定挖掘角度，這需要你對具體應用的領域知識非常了解，需要你有非常敏銳的眼光。至於數據挖掘的具體演算法，這些就交給我們專門搞研究的吧！（對演算法的理解也很重要，這可以把演算法拓展到你的應用領域）
⑦ 大數據 和 數據挖掘 的區別
大數據概念：大數據是近兩年提出來的，有三個重要的特徵：數據量大，結構復雜，數據更新速度很快。由於Web技術的發展，web用戶產生的數據自動保存、感測器也在不斷收集數據，以及移動互聯網的發展，數據自動收集、存儲的速度在加快，全世界的數據量在不斷膨脹，數據的存儲和計算超出了單個計算機(小型機和大型機)的能力，這給數據挖掘技術的實施提出了挑戰（一般而言，數據挖掘的實施基於一台小型機或大型機，也可以進行並行計算）。
數據挖掘概念: 數據挖掘基於資料庫理論，機器學習，人工智慧，現代統計學的迅速發展的交叉學科，在很多領域中都有應用。涉及到很多的演算法，源於機器學習的神經網路，決策樹，也有基於統計學習理論的支持向量機，分類回歸樹，和關聯分析的諸多演算法。數據挖掘的定義是從海量數據中找到有意義的模式或知識。
大數據需要映射為小的單元進行計算，再對所有的結果進行整合，就是所謂的map-rece演算法框架。在單個計算機上進行的計算仍然需要採用一些數據挖掘技術，區別是原先的一些數據挖掘技術不一定能方便地嵌入到 map-rece 框架中，有些演算法需要調整。
大數據和數據挖掘的相似處或者關聯在於： 數據挖掘的未來不再是針對少量或是樣本化，隨機化的精準數據，而是海量，混雜的大數據，數據分析是指用適當的統計分析方法對收集來的大量數據進行分析，提取有用信息和形成結論而對數據加以詳細研究和概括總結的過程。這一過程也是質量管理體系的支持過程。在實用中，數據分析可幫助人們作出判斷。
拓展資料：
大數據（big data），指無法在一定時間范圍內用常規軟體工具進行捕捉、管理和處理的數據集合，是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。
在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》 中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。
⑧ 大數據分析領域有哪些分析模型
數據角度的模型一般指的是統計或數據挖掘、機器學習、人工智慧等類型的模型，是純粹從科學角度出發定義的。
1. 降維
在面對海量數據或大數據進行數據挖掘時，通常會面臨「維度災難」，原因是數據集的維度可以不斷增加直至無窮多，但計算機的處理能力和速度卻是有限的；另外，數據集的大量維度之間可能存在共線性的關系，這會直接導致學習模型的健壯性不夠，甚至很多時候演算法結果會失效。因此，我們需要降低維度數量並降低維度間共線性影響。
數據降維也被成為數據歸約或數據約減，其目的是減少參與數據計算和建模維度的數量。數據降維的思路有兩類：一類是基於特徵選擇的降維，一類是是基於維度轉換的降維。
2. 回歸
回歸是研究自變數x對因變數y影響的一種數據分析方法。最簡單的回歸模型是一元線性回歸（只包括一個自變數和一個因變數，且二者的關系可用一條直線近似表示），可以表示為Y=β0+β1x+ε，其中Y為因變數，x為自變數，β1為影響系數，β0為截距，ε為隨機誤差。
回歸分析按照自變數的個數分為一元回歸模型和多元回歸模型；按照影響是否線性分為線性回歸和非線性回歸。
3. 聚類
聚類是數據挖掘和計算中的基本任務，聚類是將大量數據集中具有「相似」特徵的數據點劃分為統一類別，並最終生成多個類的方法。聚類分析的基本思想是「物以類聚、人以群分」，因此大量的數據集中必然存在相似的數據點，基於這個假設就可以將數據區分出來，並發現每個數據集（分類）的特徵。
4. 分類
分類演算法通過對已知類別訓練集的計算和分析，從中發現類別規則，以此預測新數據的類別的一類演算法。分類演算法是解決分類問題的方法，是數據挖掘、機器學習和模式識別中一個重要的研究領域。
5. 關聯
關聯規則學習通過尋找最能夠解釋數據變數之間關系的規則，來找出大量多元數據集中有用的關聯規則，它是從大量數據中發現多種數據之間關系的一種方法，另外，它還可以基於時間序列對多種數據間的關系進行挖掘。關聯分析的典型案例是「啤酒和尿布」的捆綁銷售，即買了尿布的用戶還會一起買啤酒。
6. 時間序列
時間序列是用來研究數據隨時間變化趨勢而變化的一類演算法，它是一種常用的回歸預測方法。它的原理是事物的連續性，所謂連續性是指客觀事物的發展具有合乎規律的連續性，事物發展是按照它本身固有的規律進行的。在一定條件下，只要規律賴以發生作用的條件不產生質的變化，則事物的基本發展趨勢在未來就還會延續下去。
7. 異常檢測
大多數數據挖掘或數據工作中，異常值都會在數據的預處理過程中被認為是「噪音」而剔除，以避免其對總體數據評估和分析挖掘的影響。但某些情況下，如果數據工作的目標就是圍繞異常值，那麼這些異常值會成為數據工作的焦點。
數據集中的異常數據通常被成為異常點、離群點或孤立點等，典型特徵是這些數據的特徵或規則與大多數數據不一致，呈現出「異常」的特點，而檢測這些數據的方法被稱為異常檢測。
8. 協同過濾
協同過濾（Collaborative Filtering，CF)）是利用集體智慧的一個典型方法，常被用於分辨特定對象（通常是人）可能感興趣的項目（項目可能是商品、資訊、書籍、音樂、帖子等），這些感興趣的內容來源於其他類似人群的興趣和愛好，然後被作為推薦內容推薦給特定對象。
9. 主題模型
主題模型（Topic Model），是提煉出文字中隱含主題的一種建模方法。在統計學中，主題就是詞彙表或特定詞語的詞語概率分布模型。所謂主題，是文字（文章、話語、句子）所表達的中心思想或核心概念。
10. 路徑、漏斗、歸因模型
路徑分析、漏斗分析、歸因分析和熱力圖分析原本是網站數據分析的常用分析方法，但隨著認知計算、機器學習、深度學習等方法的應用，原本很難衡量的線下用戶行為正在被識別、分析、關聯、打通，使得這些方法也可以應用到線下客戶行為和轉化分析。
⑨ 人工智慧大數據和機器學習在電氣工程中有哪些應用
電氣工程及其自動化
電氣工程及其自動化（簡：電氣）本身就是一級學科，強電，含控制的知識。下屬五個二級學科：電機與電器、電力系統及其自動化、高壓與絕緣、電力電子與電力傳動、電工理論與新技術。該專業本科一般按一級學科招生，研究生階段按二級學科會有明顯區分。本科專業課程安排、偏向，各個學校稍有不同，大致可分為：電力系統方向和傳動方向，後者和控制交叉較多。工作偏重輸變電、電機、電子器件製造（大功率，不是給手機啊電腦用的那種）與變流技術（整流 逆變 變頻 斬波）。
自動化（研究生階段對應一級學科：控制科學與工程），以弱控強，屬於一個交叉性較強、寬口徑的專業。這個專業我覺得更偏弱電，但和通信、電子科學技術又完全不同，偏重於工業控制。下屬二級學科：控制理論與控制工程、檢測技術與自動裝置、系統工程、模式識別與智能系統、導航制導與控制、企業信息化系統與工程、生物信息學。
有些學校本科階段把這倆專業放一起了，有的不是電氣在本科期間，除了偏重於高壓、繼電保護、電力系統方向的部分，剩下的傳動控制和自動化區別不大，我只能說專業基礎課很多一樣。從對二級學科的羅列可以看出來，只有在研究生期間，專業偏向才十分明顯。甚至很多老牌的電氣名校都是在電力系統和高壓方向較強。
2. 電氣工程及其自動化、自動化就業方向
電氣工程及其自動化，有人的地方就有電嘛，就業口徑寬是必然的。主要的就業領域是電力相關企業，電力系統方向去國家電網、供電局、電力設計院、各電廠、國電南瑞、中廣核等等，總之與輸變電有關的單位都可以；偏電力電子與傳動的去電氣公司、電機廠、工業生產企業都可以，諸如較有名的西門子、ABB、通用電氣，特變電工等等；再者自動化，前面說了，口徑很寬，從專業上說其重在控制，不在「發電及其輸送的各個過程」，但是上面說的又都能去。半導體、嵌入式、PLC控制、PCB設計等等，製造業吧。
總的來說，對本科生這幾個方向就業口徑都挺寬，但能做的也非常基礎，研發崗一般不要本科生這放在哪個專業都是一般性規則。電力系統更注重供電、輸變電、相比其它更有針對性，能進電網也不錯。
3.可否作碼農或轉向人工智慧
人工智慧未來將滲透到各個領域，但就解決的問題目標來說，AI和電氣完全兩碼事。有的人把AI劃到計算機科學下，我個人覺得是學科大交叉。如果一定要找一個最對口的專業，除了計算機，可能是「控制科學與工程」下的「模式識別與智能系統」（但那又怎樣）。俗話說隔行如隔山，除非你本科就是計算機，其他專業差別不大
⑩ 大數據、數據分析和數據挖掘的區別是什麼
區別：大數據是互聯網的海量數據挖掘，而數據挖掘更多是針對內部企業行業小眾化的數據挖掘，數據分析就是進行做出針對性的分析和診斷，大數據需要分析的是趨勢和發展，數據挖掘主要發現的是問題和診斷。