说到人工智能，真的离不开机器学习和深度学习。很多时候，咱们得先搞清楚人工智能、机器学习和深度学习之间的关系，这样才能更清楚地理解人工智能跟数据分析、数据挖掘之间的联系。其实，人工智能和数据分析、数据挖掘的关系，更多是通过机器学习和深度学习与数据分析的关联来体现的。
0. 人工智能
AI，就是人工智能的英文缩写。简单来说，它研究的是怎么模拟、扩展甚至超越人类智能的理论和技术。它是计算机科学的一个重要分支，同时也是跨学科的大领域。它的目标是搞明白智能的本质，并且开发出能像人一样思考、反应的智能机器。比如语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索、专家系统啥的，都属于人工智能的范畴。AI还能模仿人的意识和思维过程。这个领域分支很多，像大家熟悉的机器学习、自然语言理解、模式识别等，都是AI的一部分。
1. 机器学习
机器学习其实是AI的一个分支。它的研究方向更偏理论，主要想解决一个问题：怎么让计算机从数据中不断学习，从而越来越接近目标函数的结果。
机器学习的经典定义来自卡内基梅隆大学的教授Tom Mitchell：如果一个程序能够通过已有经验（E）去完成任务（T），并且在这个过程中不断提升自己的性能（P），那它就具备了学习能力。
现在机器学习已经应用到各种场景了，比如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等等。比如说现在的语音输入、手写输入，识别率比以前高了很多，能达到97%以上，这就是机器学习技术的实际成果。大家可以在手机上试试这些功能，真的很牛。
那机器学习和数据挖掘有啥关系？
其实，机器学习为数据挖掘提供了理论支持，而数据挖掘则是机器学习的实际应用场景之一。两者互相交叉、互相渗透，都会用到对方的技术方法来实现目标。不过从概念上看，数据挖掘的范围更广，机器学习只是数据挖掘的一部分。
0. 人工智能
AI，就是人工智能的英文缩写。简单来说，它研究的是怎么模拟、扩展甚至超越人类智能的理论和技术。它是计算机科学的一个重要分支，同时也是跨学科的大领域。它的目标是搞明白智能的本质，并且开发出能像人一样思考、反应的智能机器。比如语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索、专家系统啥的，都属于人工智能的范畴。AI还能模仿人的意识和思维过程。这个领域分支很多，像大家熟悉的机器学习、自然语言理解、模式识别等，都是AI的一部分。
1. 机器学习
机器学习其实是AI的一个分支。它的研究方向更偏理论，主要想解决一个问题：怎么让计算机从数据中不断学习，从而越来越接近目标函数的结果。
机器学习的经典定义来自卡内基梅隆大学的教授Tom Mitchell：如果一个程序能够通过已有经验（E）去完成任务（T），并且在这个过程中不断提升自己的性能（P），那它就具备了学习能力。
现在机器学习已经应用到各种场景了，比如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、信用卡欺诈检测、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别等等。比如说现在的语音输入、手写输入，识别率比以前高了很多，能达到97%以上，这就是机器学习技术的实际成果。大家可以在手机上试试这些功能，真的很牛。
那机器学习和数据挖掘有啥关系？
其实，机器学习为数据挖掘提供了理论支持，而数据挖掘则是机器学习的实际应用场景之一。两者互相交叉、互相渗透，都会用到对方的技术方法来实现目标。不过从概念上看，数据挖掘的范围更广，机器学习只是数据挖掘的一部分。