1.2.3 機器學習、人工智能和數據挖掘的關系

機器學習是人工智能的一個分支，作為人工智能的核心技術和實現手段，通過機器學習的方法解決人工智能面對的問題。機器學習是通過一些讓計算機可以自動“學習”的算法，對數據進行分析獲得規律，然后利用規律對新樣本進行預測。

機器學習是人工智能的核心技術，其中深度學習是機器學習的子集。深度學習的典型應用是選擇圖像、視頻、聲音或文本等多態數據訓練模型，然后用模型做出預測。例如，博弈游戲系統（如深藍）探索和優化未來的解空間（Solution Space），而深度學習則是在博弈游戲算法（如AlphaGo）的開發上付諸努力，取得了世人矚目的成就。

下面以自動駕駛汽車研發為例，說明機器學習和人工智能的關系。要實現自動駕駛，就需要對交通標志進行識別。首先，應用機器學習算法對交通標志進行學習，數據集中包括大量的交通標志圖片，使用卷積神經網絡進行訓練并生成模型。然后，自動駕駛系統使用攝像頭，讓模型實時識別交通標志，并不斷進行驗證、測試和調優，最終達到較高的識別精度。

當汽車識別出交通標志時，會針對不同的標志進行不同的操作。例如，遇到停車標志時，自動駕駛系統需要綜合車速和車距來決定何時剎車，過早或過晚剎車都會危及行車安全。除此之外，人工智能技術還需要應用控制理論處理不同道路狀況下的剎車策略，應用路徑尋優算法導航，通過綜合這些機器學習模型來產生自動化的行為。

數據挖掘和機器學習的關系越來越密切。數據挖掘是從大量的業務數據中挖掘隱藏的、有用的、正確的知識，促進決策的執行。數據挖掘的很多算法都來自機器學習和統計學，其中統計學關注理論研究并用于數據分析實踐形成獨立的學科，機器學習中有些算法借鑒了統計學理論，并在實際應用中進行優化，實現數據分析的目標。盡管演化計算、AlphaZero等少數機器學習算法使用的數據來自機器仿真，不是數據挖掘處理的真實業務數據，但大多數的機器學習和深度學習算法近年來逐漸跳出實驗室，從實際的業務數據中學習模式，解決實際問題，從而推動了人工智能新的發展。數據挖掘和機器學習的交集越來越大，機器學習成為數據挖掘的重要支撐技術。