ai产品经理如何面对数据挖掘，以及ai产品经理如何面对数据挖掘问题对应的知识点，小编就整理了5个相关介绍。如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望对各位有所帮助！
AI产品经理，如何面对数据挖掘？
数据挖掘在数据分析中本身是要建立一个数据模型的。然后由所谓AI来分析。当然，设置好条件和范围AI也是可以帮忙做到抽出数据。这其实也就规定了抽取数据的条件，就好像你构思一个世界，制定规则，制定的越详细，世界越不容易混乱。制定的数据模型越合理。挖掘的数据越可靠。然后我就编不下去了。
人工智能与数据分析和数据挖掘有关联吗？
当然有关联，而且我认为是一种渐进式的。先有的大数据，然后才会有数据挖掘和数据分析，然后数据再很多就要想着用科学智能的方式解决问题，最后走向了人工智能。
互联网时代，数据都是爆炸式的，所以分析一个问题会有很多种方式，要用科学手段来对付。数据挖掘和数据分析就是来将看似杂乱无章的数据，按照我们的要求进行梳理分析，按各种纬度分门别类。
人工智能的出现，不仅仅是人类的向往，也是许多科学家，技术专家奋斗的目标。现在它就像一个刚出生的婴儿，需要学习大量的知识，而这些知识就得靠现实世界中的数据来哺育，没有对数据的深度挖掘和分析是没法让一个婴儿消化吸收的。
相信人工智能在不久的将来会给人类带来质的飞跃，直致具有人工智能甚至有意识的机器人的出现。
倒不如说数据分析工具会利用AI来爬取第三方平台上的数据，然后做智能可视化分析。举个简单的例子，你需要从京东 上获取一些数据做数据分析，就可以用奥威BI工具上的AI爬虫去爬。这些数据保存下来后就能直接做数据分析了。
先给你说下什么是人工智能。有很多种定义，我觉得比较好的说法是，机器去学习大量数据，从而对特定的事件作出预测行为。数据进行分析就很重要了，什么样数据对我们而言有用，什么特征有用，之类的问题都要去考虑。数据挖掘是人工智能的一个很火的方向，数据本身放在那里，很抽象，人又看不懂看不明白，那就可以去挖掘得到更有用的信息。现在的人工智能主要是通过人工智能算法(机器学习，深度学习之类)，需要有统计学基础(各种各样的数学知识，才能让你理解算法这个东西)和软件编程能力。
数据挖掘技术，是否也属于人工智能的范畴？所谓的人工智能的技术具体包括哪些？
就学科领域划分来说，数据挖掘不属于人工智能范畴，但同属于计算机科学，在实际应用中二者也有交叉和耦合。
我的个人见解，这二者主要区别在于，人工智能试图创造出能模拟人的思维思考机制的，进行自主推理学习的聪明的机器。而数据挖掘主要依赖于人的主观能动性，通过统计分析，情报融合以及机器学习技术从数据沙砾中淘金。
总结，AI也就是人工智能的终点是像人的机器，数据挖掘的终点是信息价值。数据挖掘中使用的一些专家系统，机器学习技术很多属于AI范畴，现如今数据挖掘也越来越多用到了人工智能的阶段成果，也就是做数据挖掘的人，让“机器人”协助我们去工作。
AI领域主要的技术有:
机器人，就像波士顿动力公司那种可以后空翻的机器人，可以自由爬楼的机器狗。
语音识别，我们现在用到各种语音转文字，语音输入等等，应用了语音识别的成果。更强的还有AI翻译。
图像识别，常见的有车库前面可以直接识别显示车牌的电子眼，收费站识别过往车辆的技术等。人脸识别技术应用也多了起来，刷脸解锁手机已经普及。
自然语言处理，NLP，主要是处理各种自然文字，文章数据，发现文章的主题，判断文字表达的情绪等。
其他基于深度学习的技术，模式识别等等。
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数据挖掘支撑着人工智能
也就是人工智能是离不开数据挖掘的
随着大数据的出现从而才诞生出人工智能
人工智能是建立在数据之上的
所以数据是人工智能的基础
是人工智能必不可少的一部分
为什么要有数据之后才会有人工智能
其实就要从智能的本质出发
人类为什么会有智慧
智慧其实不是与生俱来
它是历经人类日积月累不断进化而来
自打人类开启进化之后
人类开始形成了语言
或者简单地说是记录
原始的语言就是很简单的符号记录
不管哪个文明
原始的语言都是用简单象形图形
去记录或描述着这个世界
而这种世界的简单记录形式
其实就是最最原始的数据
什么是数据
说白了就是对于世界或人类行为的记录
有了数据之后
人类才能基于数据一代一代进行优化
通过不断刷新对这个世界的认知
进而形成了人类智慧
人类的智慧就是从数据中而来
经过人类日积月累长时间的积累
从而形成人类独有的智慧模式
这种智慧模式就是如何探索世界获得新的数据
以及如何利用前人积累的数据分析判断
并将新老数据结合在一起优化成为新认知模式
既然人类的智慧都是来源数据
那么人类创造的人工智能也是从数据而来
这也就是为什么人工智能是从大数据中诞生了
因为所谓的智能源于数据
所以数据挖掘对于人工智能是必不可少的一部分
人工智能也是离不开数据挖掘的
人工智能必须是扎根于大数据这个肥沃的土壤之上
才能开得更加茂盛更加鲜艳照人
数据挖掘可以作为支持人工智能的一个技术，也可以作为人工智能的一个部分。KDD是著名的数据挖掘相关的会议和组织，跟AI和big data 数据库都有很紧密的联系。
人工智能, 机器学习。数据挖掘,模式识别, 神经 *** 之间是什么关系呢？
人工智能
人工智能我们希望机器达到的目标，即希望机器 Think like people，Act like people.而人工智能的发展阶段分为三个时代：
1、运算智能：通过暴力计算来穷举所有可能性来体现智能，例如“深蓝打败国际象棋选手”
2、感知智能：在某一特定领域的下的智能，当前正处于的时代、属于窄人工智能，如人脸识别、语音识别等
3、认知智能：即通用人工智能、我们希望机器达到的真正智能状态，目前还很遥远
机器学习
机器学习是达到人工智能目标的 *** 的统称。
“学习”的标准定义为：任务 T 在经验 E 的基础上，用于衡量 T 的性能的 P 有所提高，简化而言就是让机器基于经验学到某种东西、效果越来越好。
下述图片（图片引自慕课网）解释了人类思考与机器学习的方式，都是基于历史经验进行总结得到知识沉淀，并对未知世界进行认知的过程。
人工智能的核心就是预测，最初期是规则智能（专家系统），而现在的人工智能都是数据智能，把难以精确解决的问题转换为概率问题，得到近似解。
数据挖掘
数据挖掘是从海量信息中进行搜索提取有价值信息的过程，是一个由处理数据、得到信息、挖掘知识等环节组成的工作过程，在这个过程中可能用到机器学习等各种算法，最终的目的是进行智能决策，而这个智能也可以理解为人工智能。比如说通过挖掘历史的销售数据找到商品之间的关联规则，大家熟知的啤酒尿布的故事就是一个典型案例。
模式识别
要想知道什么叫做模式识别，那就要先了解什么叫做模式，通常意义上，模式指用来说明事物结构的一种表达。它是从生产生活经验中经过抽象提炼出来的知识，说直白点就是可以用来表示事物的一些列特征的 *** 。
模式识别从十九世纪五十年代兴起，在二十世纪七八十年代风靡一时，是信息科学和人工智能的重要组成部分，主要被应用于图像分析与处理、语音识别、计算机辅助诊断、数据挖掘等方面。但是其效果似乎总是差强人意，因为模式识别中的事物特征是由人类设计总结的、主要基于人类在某一方面的领域知识，也就是说模式识别的效果不可能超过人类、有很大的局限性。
神经 ***
上面提到模式识别的特征是人类设计的，但实际中各类数据的特征表示不是显而易见的，我们更希望通过机器自身的学习去获得特征，个人觉得神经 *** 实际上就是这样一种过程，可以将原始输入数据（一个向量）映射到新的向量空间，然后基于新的向量进行分类或其他操作。下图的（X1,X2,X3,......Xn）即原始输入，（O1,O2,......Oj）即通过神经 *** 得到的输出（可以理解为是表示原始输入的特征）。
之前有人提到神经 *** 具有强大的线性表达能力，确实如此。但要注意，神经 *** 不一定是非线性的，线性与否取决于每个神经元的激活函数，如果激活函数是线性的，那么无论经过多少神经元、整个计算过程仍然是线性的，而线性的神经 *** 表达能力有限、比如说连最简单的“异或”都处理不了。
只有引入了非线性的激活函数，如RELU、sigmoid等，神经 *** 才获得了强大解释能力。
深度学习
神经 *** 是直接从输入映射为输出，实际上这个工作也是很困难的，那么就一步一步来，首先先对应到简单的、低级的特征，再把这个特征作为输入通过算法得到新的特征，然后这样一层层的继续，得到高层特征、再映射到输出，这就是所谓的深度学习。
欢迎探讨交流。
人工智能涵盖的范围更大，主要研究机器如何自主感知，认知和行动。其次是机器学习，机器学习属于认知范畴，主要研究的是机器如何通过自身某种行为提升能力，我们称之为学习行为。有很多种 *** ，有两种不同的路线，一种是像人一样通过小样本差异学习，或者通过自我解释学习；还有一种是利用计算机的计算和存储优势学习，比如knn，支持向量机，神经 *** 都是这类；第三就是神经 *** ，刚也提到了，是机器学习中的一种 *** ；第四提到的模式识别是人工智能感知的范畴，包括特征选择，提取，判定，是一个综合的应用领域；最后说数据挖掘，是研究如何从数据中发现规律，利用数据工具发现数据之间的关联，是数据库时代商业智能常用的工具，也也可理解为大数据分析的前身。
可以通俗的立刻为神经 *** 是一种算法，而其他几个技术很多都要用到这个算法，比如深度识别和数据挖掘，当你要在海量数据中挖到自己需要的有用的数据的时候为了能快速有效的获得有用的信息的时候，你就需要建立一套数据模型，而为了实现这个模型你就需要编写一套算法，而神经 *** 就是其中一个。个人理解，如有错误欢迎各位指出！
请问学习数据挖掘、机器学习、人工智能分别用什么书好？
2012年初，因为小米的横空出世，拉动了中国的廉价智能机的普及，传统互联网时代 *** 终端成本较高的特点被门槛较低的移动终端替代，中国大踏步地进入移动互联网时代，互联网在中国成为超级大热，互联网行业相关技术也成为所有技术的超级香饽饽。这几年我们说的最多的热词有过物联网、有过大数据、有过云计算，有过O2O也有过内容分发，也有过新零售，但是这么多新的业务方向，新的技术方向，但是人工智能几乎是学界、工业界都一致推崇的话题。在Google、Microsoft、百度等企业开始在人工智能大势投入以后，越来越多例如机器学习、深度学习、语音识别、视觉识别、神经 *** 等等人工智能热词受到最火热的追捧，就好像前两年说O2好像一样，这个时代，不说人工智能好像都有点意外了。
虽然问题问的是学习人工智能等的书籍，但是笔者会把好的书籍和好的教程、以及好的学习框架都推荐给对人工智能感兴趣的同学，希望对大家学习和工作有帮助。
- 首先说两本书
毫无疑问，对于人工智能的学习，有一本书你是不能忽略的，这本书就是深度学习。这本书首先来自于几位人工智能领域的顶尖科学家、教授在网上的一个在线电子书项目，感谢这些伟大的教授、科学家把最新、最权威的教程、成果分享给大家，再次感谢Ian Goodfellow、Yoshua Bengio、Aaron Courville三位伟大的科学家。
当然《deep learning》这本书要注意的是，虽然这本质上是一门入门的课程，但是不得不说你需要一定的基础知识，比如如果你有较好的数学基础、一定的算法基础会让你事半功倍，我相信这应该算是目前更好的深度学习的书籍了。除此之外，Tom M.Mitchell教授的《机器学习》这本书也是一本很好的书籍，也值得一看。除此之外，人工智能虽然处于偏上层的技术，但本质上还是属于基础理论研究领域，所以建议对人工智能感兴趣的同学，可以去看一下基础的数学、算法方面的书籍，这对于学习人工智能将是很重要的一些储备。
接着来说一些经典的课程
学习人工智能更好的办法无非就是能够跟着一些业界最顶尖最出色的德高望重的教授学习，在这些教授面前，无疑能够学到更多更顶尖的技术，学到更多的研究 *** 学上的系统 *** 。当然对于大多数人，很显然不是每个人都能有机会成为例如约翰麦卡锡，高德纳，以及现在人工智能领域，例如Geoffrey Hinton教授、吴恩达教授这样顶尖教授的关门弟子，毕竟能上斯坦福、麻省理工的同学是少数，但是随着mooc的出现，不用去名校读书，你也可以通过mooc平台来学习这些课程。
毫无疑问，首先要推荐的是吴恩达教授的深度学习课程，这也是很好的人工智能入门课程，吴恩达教授的《深度学习》课程非常好，这个课程可以在Coursera和网易云课堂上看到。除此之外，恩达教授早期的《机器学习》课程也可以在网易公开课上去学习，这是斯坦福早期很著名的人工智能课程，恩达博士的课程风格笔者很喜欢，总是能够深入浅出，用最简单的模型讲清楚最复杂的问题，深度学习这门课程就是这样，以一个简单的租房模型就引入了神经 *** 的概念，讲得非常好，极力推荐大家去学习。
第二门课程是来自神经 *** 界的泰斗级别的人物Geoffrey Hinton老先生的mooc课程，老显示毫无疑问是深度学习的泰斗，神经 *** 之父，一步步把深度学习从一门边缘课程，变成了学界最热的学科，成为Google、Microsoft等顶尖科技公司人工智能的核心支柱。老先生的《Neutral Network for Machine Learning》这门课程，大家可以去cousera上看到这门著名的课程。
除此之外，来自斯坦福的李飞飞教授的深度学习-视觉识别课程CS231N，麻省理工的人工智能6.034课程都是属于很经典的课程，都是很值得学习的。
- 最后在推荐一些很好的开源的人工智能学习框架
毫无疑问，Google的tensor flow绝对是目前最热、更好的人工智能学习框架之一。tensor flow的特点是N维数组、数据流图，这算是其更大的特点之一。
这里给出了一些主流的人工智能框架的一些比较 *** ，当然这个数据不一定是最新的，需要大家去看一些官方的文档，自己去安装部署学习一下。除此之外CNTK和keras也是很优秀的学习框架，希望大家选择自己喜欢、上手快的框架去学习，就笔者的建议说，工具本身并不是问题，适合自己的才是更好的。
不管是学习什么技术，不管是学习一门新的程序语言，学习更多的数学、算法知识，抑或是学习更多的类似于人工智能、操作系统、编译原理等等偏理论研究的课程，坚持和不断的实践永远是最重要的。所以，希望大家有这方面学习想法的同学不要犹豫，赶紧去寻找相应的课程、书籍开始学习吧。希望大家不管是为了真正学习工作，还是仅仅只是为了兴趣，希望大家都可以长足学习，坚持学习！
到此，以上就是小编对于ai产品经理如何面对数据挖掘的问题就介绍到这了，希望介绍关于ai产品经理如何面对数据挖掘的5点解答对大家有用。
