人工智能方向

人工智能在大数据相关领域的研究方向主要是机器学习。机器学习是计算机科学与统计学相交叉的学科，专门研究计算机如何模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构并不断改善自身的性能。

机器学习大致粗略的分为六类：统计学习、数据挖掘、模式识别、计算机视觉、语音识别、自然语言处理等等。

统计学习：统计学习属于机器学习中最为基础的能力，它主要从一些观测（训练）样本为出发点，对样本数据进行分析得到的规律，从而对未来进行预测。

数据挖掘：数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程，数据挖掘应用数不胜数，它也属于机器学习的基础能力。

模式识别：模式识别是通过计算机，用决策理论方法（数学技术）研究模式的自动处理和判读。比如人在说话的过程中要强调语境，同样是阿拉伯数字“5”，在不同的语境下，“5”背后含义不尽相同。而这种理解如果需要计算机识别，那就叫做模式识别，模式识别是机器学习的高级能力，也是人工智能的主要攻克方向。

计算机视觉：计算机视觉是指用摄影机和电脑代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量，并进一步做图形处理。

语音识别：语音识别技术就是让机器通过识别和理解过程把语音信号转变为相应的文本或命令的高技术。

自然语言处理：自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学为一体的科学。该领域主要涉及人们日常使用的语言。

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