人工智能是目前炙手可热的一个范畴，一切的互联网公司以及各路大迦们纷纷表态人工智能将是下一个时代的革命性技术，可与互联网、移动互联网时代的变更相媲美；AlphaGo在围棋范畴打败人类最顶尖的棋手让大众第一次直观的看法到了人工智能的威力和弱小，于是大家都不由在思索到底什么是人工智能， 它将给人类带来怎样的变化和将来?
0.人工智能
人工智能英文缩写为AI，它是研讨、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的实际、方法、技术及运用系统的一门新的技术迷信。人工智能是计算机迷信研讨范畴的一个重要分支，又是众多学科的一个交叉学科，它希图了解智能的本质，并消费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，该范畴的研讨包括语音辨认、图像辨认、机器人、自然言语处理、智能搜索和专家系统等等，人工智能可以对人的看法、思想的信息过程的模拟。人工智能包括众多的分支范畴，比如大家熟习的机器学习、自然言语了解和形式辨认等。
1.机器学习
机器学习属于人工智能研讨与运用的一个分支范畴。机器学习的研讨愈加倾向实际性，其目的更倾向于是研讨一种为了让计算机不断从数据中学习知识，而使机器学习得到的结果不断接近目的函数的实际。
机器学习，援用卡内基梅隆大学机器学习研讨范畴的著名教授Tom Mitchell的经典定义：
假如一个程序在运用既有的阅历E(Experience)来执行某类义务T(Task)的过程中被以为是“具有学习才能的”，那么它一定要展现出：应用现有的阅历E，不断改善其完成既定义务T的功能(Performance)的特质。
机器学习曾经有了非常广泛的运用，例如：数据发掘、计算机视觉、自然言语处理、生物特征辨认、搜索引擎、医学诊断、检测信誉卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写辨认、战略游戏和机器人运用。在我们当下的生活中，语音输入辨认、手写输入辨认等技术，辨认率相比之前若干年的技术辨认率提升非常宏大，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运用。
那机器学习与数据发掘的联络是什么呢？
机器学习为数据发掘提供了实际方法，而数据发掘技术是机器学习技术的一个实践运用。逐渐开发和运用了若干新的分析方法逐渐演化而来构成的；这两个范畴彼此之间交叉浸透，彼此都会应用对方发展起来的技术方法来完成业务目的，数据发掘的概念更广，机器学习只是数据发掘范畴中的一个新兴分支与细分范畴，只不过基于大数据技术让其逐渐成为了当下显学和主流。
2.数据发掘
数据发掘普通是指从大量的数据中经过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据发掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的次要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的形式和内在关系。这就意味着，数据发掘不是一种用来证明假说的方法，而是用来构建各种各样的假说的方法。数据发掘不能告诉你这些成绩的答案，他只能告诉你，A和B能够存在相关关系，但是它无法告诉你A和B存在什么相关关系。机器学习是从假设空间H中寻觅假设函数g近似目的函数f。数据发掘是从大量的数据中寻觅数据互相之间的特性。
数据发掘是基于数据库系统的数据发现过程，立足与数据分析技术之上，提供给为高端和高级的规律趋向发现以及预测功能；同时数据量将变得更为庞大，依赖于形式辨认等计算机前沿的技术；其还有另外一个称号为商业智能(BI, Business Intelligence)，依托于超大型数据库以及数据仓库、数据集市等数据库技术来完成。
次要发掘方法有: 分类 、 估计、预测、相关性分组或关联规则、 聚类、复杂数据类型发掘(Text, Web ,图形图像，视频，音频等)等技术。
数据发掘和数据分析联络又是什么，深度学习又是什么？它们之间又有怎样的联络？概况请关注（下）篇。
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