1. 人工智能基于大数据挖掘吗
中文名
数据挖掘
外文名
Data mining
别名
资料探勘、数据采矿
所属学科
计算机科学
应用领域
情报检索、数据分析、模式识别等
相关领域
人工智能、数据库数据挖掘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，数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
2. 数据挖掘是人工智能吗
不是，ajax是一种使用现有标准的新方法，机器学习是指数据挖掘和人工智能的算法
3. 数据挖掘和人工智能有关联吗
数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。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。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。 机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样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使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 自然语言处理是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系，但又有重要的区别。自然语言处理并不是一般地研究自然语言，而在于研制能有效地实现自然语言通信的计算机系统，特别是其中的软件系统。因而它是计算机科学的一部分。 自然语言处理（NLP）是计算机科学，人工智能，语言学关注计算机和人类（自然）语言之间的相互作用的领域。 他们之间的关系如下： 机器学习比较偏底层，也比较偏理论，机器学习本身不够炫酷，结合了具体的自然语言处理以及数据挖掘的问题才能炫酷。 机器学习好像内力一 样，是一个武者的基础，而自然语言和数据挖掘的东西都是招式。如果你内功足够深厚，招式对你来说都是小意思。但机器学习同时也要求很高的数学基础。 这三项并不是独立的选项，机器学习需要数据挖掘和自然语处理的支撑，自然语处理需要数据挖掘的支撑，数据挖掘需要大数据的支撑。最终所有的根源 都要落实在大数据上，而这一切的顶点就是人工智能。
4. 将大数据的潜力挖掘出来的是人工智能吗
我认为，大数据专业更好。有数据，有人工智能，大数据是人工智能的口粮。
人工智能的算法长时间变化不大，某个领域要开发出相应人工智能也需要相关的大数据作为支撑。
现在的人工智能的编程等虽说有一定技术含量，但同质化非常严重。开发初步的人工只能系统不难，难的是怎么拥有供养人工智能的大数据。
刚开发出来的人工智能就像一个嗷嗷待哺的婴儿，需要大数据来进行训练，方可越来越好。
再者大数据专业，不单单可以从事人工智能的工作。也可以做其他需要通过大数据分析来进行优化的行业，如营销方案的策划，也需要大数据。物联网的发展，也需要大数据作为支撑。
综上所述，建议优先选择大数据专业，数据就是当下的石油，有数据，有未来！
5. 人工智能包括数据挖掘吗
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6. 数据挖掘属于大数据还是人工智能
将大数据通过技术手段，挖掘出高价值的数据，去除数据噪音，并结合机器学习算法处理及分析数据，这些数据就是“智能数据”，大数据走向智能是一个渐进的过程，首先要从积累数据和技术开始，然后通过不断的机器学习、深度学习，逐步走向智能。现在Chinapex创略已经可以帮助企业在一定的场景中通过数据技术实现智能化。希望我的回答可以帮到您哦
7. 人工智能和数据挖掘
人工智能通过数据挖掘和数据分析来处理海量数据。
一、数据挖掘
从大量的数据中通过算法收集信息的过程成为数据挖掘。通常与计算机科学有关，并通过统计在线分析、机器学习、情报探索、专家分析等结合在一起。
利用数据挖掘进行数据处理的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、特征、变化和偏差分析、web网页挖掘等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
二、数据分析
它是数学和计算机科学相结合的产物，是指用适当的统计分析方法对收集来的海量数据进行分析，提取需要的信息并形成结论。在实际运用中，数据分析可帮助我们做出正确性大的判断，以便采取适当的行动。在统计学中，数据分析划分为统计分析、探索数据分析以及验证性数据分析。