数据科学产生洞察力。
机器学习做出预测。
人工智能生成行为。
数据科学的定义强调:
统计推断
数据可视化
实验设计
领域知识
通讯
机器学习:“给出具有特定特征的实例X,推测Y”。这些预测可能是关于未来的,也可能是关于预测对计算机来说不那么明显的特性。一般来说,机器学习的其可解释性比较差。比如随机森林(random forests),解析性很差,而深度学习等方法则难以解释,所以说机器学习更多的属于“黑匣子”模型。
“人工智能”定义中的一个共同点是自主代理人执行或推荐操作,AI的系统包括:
游戏规则(深蓝,AlphaGo)
机器人与控制理论(运动规划,行走两足机器人)
优化(谷歌地图选择路线)
自然语言处理(bots2)
强化学习
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