数据挖掘是人工智能吗?人工智能哪家强?
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十大人工智能公司榜中榜，AlI人工智能企业十强
1.Google谷歌
创立于1998年美国，全球网络搜索引擎巨头，提供互联网搜索、云计算、广告技术等大量基于互联网的产品与服务，专注于整合全球信息的大型跨国科技企业。
2.Microsoft微软
微软由比尔·盖茨与保罗·艾伦创办于1975年，是全球知名的跨国科技公司，世界PC软件开发的先导，以研发、制造、授权和提供广泛的电脑软件服务业务为主。
3.Facebook脸书
由马克·扎克伯格创设于2004年美国，全球著名社交网络服务网站，深受欢迎的照片分享站点，全球颇具价值互联网科技公司。
4.IBM
创立于1911年美国，世界500强企业，计算机产业期的知名企业，世界较大的信息技术和业务解决方案公司，创立个人计算机(PC)标准。
5.Amazon亚马逊
亚马逊创立于1995年，全球知名电子商务公司平台，以销售图书起家，从2012年开始启动全球开店业务，旨在借助亚马逊全球资源，帮助中国卖家抓住跨境电商新机遇。
6.NVIDIA英伟达
始于1993年，1999年发明可编程GPU(图形处理器)，专注于以设计智核芯片组为主，3D眼镜等为辅的科技企业，持有1,100多项美国专利。
7.百度Al
国内人工智能技术领先者，2013年成立全球首家深度学习研究院，代表项目百度大脑及人工智能助手度秘。国内首家专注于服务Al产业链的商业平台。
8.华为HUAWEI
华为创建于1987年，是全球前沿的ICT基础设施和智能终端提供商，拥有领先规模的基础通信设施，致力于构建万物互联的智能世界。
9.阿里巴巴
创立于1999年，2014年9月19日，阿里巴巴集团在纽约证券交易所正式挂牌上市，创造了史上最大IPO记录。业务包括核心商业、云计算、数字媒体及娱乐等。
10.腾讯AI开放平台
腾讯AI开放平台依托腾讯Al Lab、腾讯优图、WeChat Al等实验室，汇聚腾讯AI技术能力，开放100余项AI能力接口。
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人工智能专业学校排名： 1、南京大学 南京大学的人工智能专业在校友会2022年的排名中排在第一的位置，世界知名高水平、中国顶尖专业，专业档次为A++，虽然人工智能专业还为被评为国家级特色专业，但也是由于该专业开设时间较短的缘故。 2、中国科学院大学 中国科学院大学是以研究生教育为主、科教融合为特色的创新型高等学府，在科技相关专业的实力是比较强的，它的人工智能专业是世界高水平、中国顶尖专业，专业档次为A++，实力也是很不错的。 3、天津大学 天津大学是我国985、211院校，在化学、工程学等相关专业上表现突出，它的人工智能专业在近几年的发展也是比较不错的，是中国高水平专业，专业档次为A+，是校友会2022年排名中位列第三的院校。 4、西安电子科技大学 西安电子科技大学看名称就知道在科技相关专业上的实力，同时西安电子科技大学也是我国的211大学，它的人工智能专业在校友会2022年排名中位列第三，是中国高水平专业，专业档次为A+。 5、浙江万里学院 浙江万里学院位于浙江省宁波市，中国第一所国有改制高校，是一所由浙江省人民政府主管、浙江省万里教育集团举办，是“公办高校实行新的管理模式和运行机制”的新型高校，是硕士学位授予单位。 2年前 0条评论 -
人人工智能是计算机科学研究领域的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括语音识别、图像识别、机器人、自然语言处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的意识、思维的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支领域，比如大家熟悉的机器学习、自然语言理解和模式识别等。
机器学习已经有了十分广泛的应用，例如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入识别、手写输入识别等技术，识别率相比之前若干年的技术识别率提升非常巨大，达到了将近97%以上，大家可以在各自的手机上体验这些功能，这些技术来自于机器学习技术的应用。
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3年前 0条评论 - 数据挖掘又译为资料探勘、数据采矿。是一种透过数理模式来分析企业内储存的大量资料，以找出不同的客户或市场划分，分析出消费者喜好和行为的方法。它是数据库知识发现中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中自动搜索隐藏于其中的有着特殊关系性的信息的过程。主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。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。
是一个用数据发现问题、解决问题的学科。
通常通过对数据的探索、处理、分析或建模实现。
我们可以看到数据挖掘具有以下几个特点：
基于大量数据：并非说小数据量上就不可以进行挖掘，实际上大多数数据挖掘的算法都可以在小数据量上运行并得到结果。但是，一方面过小的数据量完全可以通过人工分析来总结规律，另一方面来说，小数据量常常无法反映出真实世界中的普遍特性。
非平凡性：所谓非平凡，指的是挖掘出来的知识应该是不简单的，绝不能是类似某著名体育评论员所说的“经过我的计算，我发现了一个有趣的现象，到本场比赛结束 为止，这届世界杯的进球数和失球数是一样的。非常的巧合！”那种知识。这点看起来勿庸赘言，但是很多不懂业务知识的数据挖掘新手却常常犯这种错误。
隐含性：数据挖掘是要发现深藏在数据内部的知识，而不是那些直接浮现在数据表面的信息。常用的BI工具，例如报表和OLAP，完全可以让用户找出这些信息。
新奇性：挖掘出来的知识应该是以前未知的，否则只不过是验证了业务专家的经验而已。只有全新的知识，才可以帮助企业获得进一步的洞察力。
价值性：挖掘的结果必须能给企业带来直接的或间接的效益。有人说数据挖掘只是“屠龙之技”，看起来神乎其神，却什么用处也没有。这只是一种误解，不可否认的 是在一些数据挖掘项目中，或者因为缺乏明确的业务目标，或者因为数据质量的不足，或者因为人们对改变业务流程的抵制，或者因为挖掘人员的经验不足，都会导 致效果不佳甚至完全没有效果。但大量的成功案例也在证明，数据挖掘的确可以变成提升效益的利器4年前 0条评论 - 数据挖掘(Data Mining)的定义是通过分析每个数据，从大量数据中寻找其规律的技术，主要有数据准备、规律寻找和规律表示3个步骤。数据挖掘的任务有关联分析、聚类分析、分类分析、异常分析、特异群组分析和演变分析等。
数据挖掘能做以下七种不同事情：
· 分类 （Classification）
· 估计（Estimation）
· 预测（Prediction）
· 相关性分组或关联规则（Affinity grouping or association rules）
· 聚类（Clustering）
· 描述和可视化（Description and Visualization）
· 复杂数据类型挖掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)
6年前 0条评论
