近日,由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华 — 中国工程院知识智能联合研究中心共同编写的《人工智能之数据挖掘》报告正式发布。报告针对数据挖掘的情况进行了深度剖析,从数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场...
数据挖掘的过程通常包括数据预处理、数据分析、模式发现和结果解释等步骤。 人工智能的基本概念 Basic Concepts of Artificial Intelligence 人工智能是计算机科学的一个分支,旨在创造能够执行通常需要人类智能的任务的系统。这些任务包括学习、推理、问题解决、感知和语言理解等。近年来,随着计算能力的提升和大数据技术的发展,...
数据挖掘(Data Mining)是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景,本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理。 报告全文下载地址:https://static.aminer.cn/misc/pdf/datamining.pdf 报告总共分为概述、技术、...
数据挖掘（Data Mining）旨在从大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程，是一类深层次的数据分析方法，也是知识发现的关键步骤。本报告围绕数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势等方面展开深入研究，主要内容包括...
日前,清华Aminer最新法规《人工智能之数据挖掘研究报告》(Research Report of Data Mining)。数据挖掘(Data Mining)是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景,本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理,包括以下内...
数据挖掘、机器学习和人工智能: 人工智能(artificial intelligence)指由人制造出来的机器所表现的智能。对于机器是否智能采用图灵测试进行判断。人工智能的核心是构建接近甚至超越人类的推理、知识、规划、学习、交流、感知、移物、使用工具和操控机械的能力等。
【导读】近日，由清华大学人工智能研究院、北京智源人工智能研究院、清华 — 中国工程院知识智能联合研究中心共同编写的《人工智能之数据挖掘》报告正式发布。报告针对数据挖掘的情况进行了深度剖析，从数据挖掘的概念内涵、关键技术、人才研究、应用场景、发展趋势 5 个部分，介绍数据挖掘的最近研究进展，并展望了数据挖掘...
人工智能之数据挖掘 2020 数据挖掘(Data Mining)旨在从大规模、不完全、有噪声、模糊随机的数据集中自动抽取隐含的、以前未知的、具有潜在应用价值的模式或规则等有用知识的复杂过程,是一类深层次的数据分析方法,也是知识发现的关键步骤。
然而,人工智能与数据挖掘的结合,远不止于此。未来的发展趋势显示,AI 技术将进一步与大数据和云计算深度融合,使数据挖掘的应用场景更加广泛,算法更加智能化。未来的数据挖掘,不仅能够处理结构化数据,还将向图像、音频和视频等多模态数据拓展,挖掘更为全面的信息。
《人工智能之数据挖掘研究报告》 (完整版.pdf ) 数据挖掘(Data Mining)是一个跨学科的计算机科学分支。它是用人工智能、机器学习、统计学和数据库的交叉方法在大规模数据中发现隐含模式的计算过程。基于大数据时代的背景,本研究报告对数据挖掘这一课题进行了简单梳理。