数据分析与机器学习-数据分析与软件

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于数据分析与机器学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍数据分析与机器学习的解答，让我们一起看看吧。

1. 喜欢机器学习，是选数据分析还是机器视觉？
2. 机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？
3. 大学经济学专业5年知名互联网公司数据分析经验，想做数据挖掘和机器学习，是否要去读个相关学位？
4. 现在ai很火，但是，说到底还是机器学习，样本足够多就行。未来突破在哪？

喜欢机器学习，是选数据分析还是机器视觉？

如果题主喜欢机器学习的话建议选择数据分析。

机器学习或者说深度学习，其基础就是数据分析，通过对已知样本进行训练，包括但不限于支持向量机、神经网络等，进而得到有效的分类器。其训练的本质就是对已知样本中的有效数据进行降维。所以数据分析是第一步，首先通过你对数据进行分析，确定有效的特征组合才能很大程度上提高机器的学习效率。

尽管机器视觉中也有涉及机器视觉的习惯内容，但这只是机器学习的一个应用方面。

所以建议题主首先从宏观上对机器学习进行研究后再将其落实到机器视觉中进行实践。

个人愚见，欢迎大家评论交流。

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别之间的关系是什么？

机器学习、神经网络以及人工智能是有密切联系的，甚至都可以把它归结为人工智能的范畴。

统计分析和数据挖掘是有非常大的关联性，因为他们都是统计相关的内容，只是数据挖掘比统计分析更加的深入而已，模式识别与统计学、心理学、语言学、 计算机科学 、生物学、控制论等都有关系，而优化理论事实上和统计分析以及数据挖掘有一定的关联性，因为所谓的优化与生活中所说的最优方案或者最好的选择之类的很相似，它对于企业的决策者可言可能更为复杂一些。

所谓的模式识别就是人们在观察事物或现象的时候，常常要寻找它与其他事物或现象的不同之处，并根据一定的目的把各个相似的但又不完全相同的事物或现象组成一类，而对于计算机而言就是在一大堆数据中进行分类。

机器学习、优化理论、统计分析、数据挖掘、神经网络、人工智能、模式识别他们实际上都有“数据”有关，优化理论、统计分析、数据挖掘以及模式识别都是直接处理数据，而机器学习、神经网络、人工智能由于都有一个“学习”的过程，所以数据也是必不可少的，所以总体来说他们都与数据分不开的。

大学经济学专业5年知名互联网公司数据分析经验，想做数据挖掘和机器学习，是否要去读个相关学位？

没必要吧，一直从事这个领域，资历和经验应该可以了，不过如果想更精进读一个也是可以的，毕竟体系化的学习跟工作用到哪个用哪个不一样，而且学历也是个门槛硬通货，不过要重点的学校才好，人脉也是一个大***

现在ai很火，但是，说到底还是机器学习，样本足够多就行。未来突破在哪？

但是，主流人工智能就是这种情况。 DL或FL正在提取ML的最后一滴。基于概率和统计的大数据学习方法，对数据质量与结论的外部有效性之间的矛盾进行了匹配。

另一个无人值守的通用人工智能（***I，而不是AI）现在正在风起云涌，它有可能在未来50年内主导技术开发模型并改变人类社会。现在已经取得了很大的进步，它仍然需要改进和应用。 （不幸的是，真正了解的人并不多，知道商品的人也很少。找到愿意合作的人更加困难。）因此，对于***I而言，这不是not头，而是突破。基于此，对于世界的三个基本奥秘：宇宙的起源，人类的起源和意识的起源，最后一个难题是在***I级别上直接回答的。

--------对于主要科幻***的问题，我直接给出--------

1.在网络上提到的人工智能是主流人工智能（AI），也就是说，实际问题是通过预设算法加非预设数据（通常是图像识别和语音处理）解决的。我从事非主流研究，即通用人工智能（***I），该研究旨在创建一个能够思考，具有情感和意识的软件人。

2，AI需要掌握数据分析的基本方法，需要具有一定概率的统计依据和开发能力。深度学习和强化学习非常热门，可以使用许多现成的框架。所谓的从零开始的AI是让您使用这些框架运行示例。但是问题在于，其中大多数只是学习问题。如果您想了解原理，让我们看看李航的书。

3，机器自主学习有很大的突破，这主要归功于GPU的快速发展。实际上，深度学习卷积神经算法是很早提出的。有趣的是，当时它由世界通用人工智能协会***使用，但直到最近才解决了该算法的计算能力。但是，实际上，仍然高举大数据旗帜并张开嘴巴和神经网络的人们可能会在未来被淘汰。因为大数据是反人类的或反生物的，甚至是反自然的，人类也拥有引以为傲的智慧，而不是因为我们掌握了大数据，相反，这是因为我们拥有小数据。情报也恰恰是使用有限的小数据来应对无限的未来。像深蓝之类的系统一样，AlphGo没有任何智能，就像从计算器，电话，电视，计算机，智能电话，智能家用电器和智能扫地机器人获得的路径一样。主流人工智能的发展恰恰是智能。的过程。创建后，它不再被认为是智能的。根本原因是主流人工智能不是真的很聪明，他们对智能的定义也并不是真的很聪明（说话可能有点严肃，有些学者仍然有理想）。

到此，以上就是小编对于数据分析与机器学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于数据分析与机器学习的4点解答对大家有用。