就目前而言，很多人都想去学习人工智能的知识。其实人工智能涉及到了很多的知识以及技术，比如模式识别、数据分析、数据挖掘、机器学习等等。这足以说明人工智能范围之广泛。在这篇文章中我们就给大家介绍一下人工智能涉及到的技术。
1.模式识别
我们可以把模式识别看做机器学习。机器学习和模式识别的主要区别就是在于模式识别是从工业界发展起来的概念，机器学习则主要源自计算机学科。在一本讲述人工智能的书上说，模式识别是源自工业界，而机器学习来自于计算机学科。不过，它们中的活动可以被视为同一个领域的两个方面，同时在过去的10年中，它们都有了长足的发展。
2.统计学习
统计学习近似等于机器学习。统计学习是个与机器学习高度重叠的学科。因为机器学习中的大多数方法来自统计学，甚至可以认为，统计学的发展促进机器学习的繁荣昌盛。例如著名的支持向量机算法，就是来源于统计学科。但是在某种程度上两者是有分别的，这个分别在于：统计学习者重点关注的是统计模型的发展与优化，偏数学，而机器学习者更关注的是能够解决问题，偏向实践，因此机器学习研究者会重点研究学习算法在计算机上执行的效率与准确性的提升。
3.数据挖掘
数据挖掘等于机器学习加上数据库。而数据挖掘仅仅是一种思考方式，告诉我们应该尝试从数据中挖掘出知识，一个系统不会因为上了一个数据挖掘模块就变得无所不能，恰恰相反，一个拥有数据挖掘思维的人员才是关键，而且还必须对数据有深刻的认识，这样才可能从数据中导出模式指引业务的改善。大部分数据挖掘中的算法是机器学习的算法在数据库中的优化。
通过对人工智能的知识的介绍，相信大家对人工智能的了解更近一步。其实对于模式识别、统计学习、数据挖掘知识来说，这些技术都是人工智能中十分重要的内容，它们都有不同的分工，缺一不可，所以要想了解人工智能还是要了解这些知识，希望这篇文章能够帮助的大家更好地了解人工智能。
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