一文看懂人工智能的六个关键概念

而现在的分析，是描述数据科学的总称。

例如，沿着一条简单的线找到一个点，通常属于标准数据分析的范畴。该线被认为是“回归”。沿着线找到点是“回归分析”。执行简单的回归分析司空见惯。

机器学习可以看作是AI 的子集，尽管这两个术语通常可以互换使用。机器学习是AI的统计方面，其中还包括认知计算和建模。每个类别的边界可能是模糊的。

表征AI的另一种方法，是使用真实世界数据得出结论的计算机代码。如果以此方式建立系统，则可以根据这些结论自动做出决策。然后，可以将更多信息输入系统并做出更多的决策。对AI 的描述，反映了当今流行文化的对AI 的理解，它反映了人类的思想方式。我们接受信息，得出结论并做出决定。

人类思想常常可以用“如果，那么”的形式来表达，当然也可以用其它形式表示。与此类似，我们也可以用用其中一种算法来实例化AI。根据功能对算法进行分组很有用。我们来了解一下机器学习算法的主要类别。

聚类分析

一些算法将事物进行“分组”。例如，假设正在生产零部件。质保部门或在线测量系统将把两个测量功能与零件关联：宽度和高度。将这些数据用于生成图表。可以使用颜色来明确分类方案。如果您使用的是Excel 向导，则可以自己生成图形，在新零件通过时将其绘制到图表上(见图1)。

（编辑：淮安站长网）

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