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在AI浪潮滾滾而來的時代，是否常因各種高大上的數(shù)據(jù)科學術(shù)語而感到困惑？你并不孤單！

人工智能 （AI） 和機器學習等術(shù)語一直被提及，而且常常被混為一談，盡管它們并不相同。這兩個概念是現(xiàn)代數(shù)據(jù)科學的核心，隨著企業(yè)對這些技術(shù)的使用，清楚了解這些基本概念將大有裨益?！?/strong>

本文中，我們將剖析 AI 和機器學習之間的區(qū)別，并深入探討數(shù)據(jù)科學術(shù)語，解釋這些概念之間的聯(lián)系，并分享如何利用它們跟上數(shù)據(jù)科學的發(fā)展趨勢。

01

什么是 AI？

AI 旨在賦予機器類似人類的學習、理解、決策和解決問題的能力。AI 可以用于一系列領(lǐng)域，包括計算機科學、工程、數(shù)據(jù)分析等。企業(yè)可以利用 AI 提高效率并推動客戶體驗、物流運營和其他行業(yè)特定應(yīng)用等領(lǐng)域的創(chuàng)新。

AI 的核心是通過從大量數(shù)據(jù)集中尋找模式、進行預(yù)測，從而實現(xiàn)自動化、減少錯誤以及加快分析速度。以下是我們經(jīng)常聽到的一些與 AI 相關(guān)的術(shù)語：

Agentic AI（代理型人工智能）：

Agentic AI 被 Gartner 評為2025 年戰(zhàn)略技術(shù)趨勢，是一種可以執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)并自主學習的 AI。與通常遵循預(yù)定義規(guī)則或指令的傳統(tǒng) AI 不同，Agentic AI 可以適應(yīng)新情況并隨著時間的推移改進其決策。

Agentic AI 甚至具有記憶功能，因此它可以記住發(fā)生過的事情，并理解事情為什么會以某種方式發(fā)生，從而幫助它做出更明智、更周全的決策。若是將Agentic AI 視為一個得力助手，那么它能夠分析不同的數(shù)據(jù)集從而更快做出決策，簡化日常任務(wù)，并賦予 AI 更大的決策自主權(quán)。

預(yù)計在不久的將來我們會聽到更多關(guān)于Agentic AI 的信息。

Explainable AI（可解釋人工智能）：

是否曾好奇AI模型是如何得出特定輸出結(jié)果的？Explainable AI 就是來解答這個問題的。

Explainable AI 是指那些內(nèi)部工作機制透明且易于理解的模型。Explainable AI 對于識別偏差和提高可靠性具有重要價值。它旨在使 AI 的決策清晰易懂，讓用戶不會覺得自己在處理一個神秘的“黑箱”模型。

Generative AI（生成式 AI）:

生成式 AI（GenAI） 是一個創(chuàng)意引擎，它從現(xiàn)有數(shù)據(jù)（如文本、圖像或音樂）中學習，并創(chuàng)建新的、逼真的內(nèi)容。憑借復(fù)雜的模型和大量的訓練數(shù)據(jù)，它能夠根據(jù)簡單的提示預(yù)測并生成內(nèi)容。

GenAI正在重塑從汽車制造到醫(yī)療保健等多個行業(yè)的格局，通過實現(xiàn)更快的生產(chǎn)、更優(yōu)質(zhì)的服務(wù)、顛覆性的設(shè)計以及更個性化的體驗，實現(xiàn)更多商業(yè)目標。最棒的是，它還在不斷改進，這意味著它的能力邊界每天都在擴大。

AI 有其獨特的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。通過了解 AI 相關(guān)術(shù)語，我們可以在不斷發(fā)展的 AI 世界中獲取更多有價值的信息，充分利用AI的優(yōu)勢，同時了解AI的挑戰(zhàn)。但是，了解 AI 術(shù)語只是第一步。使用 AI 時，了解 AI 治理并在企業(yè)中建立適當?shù)闹卫砜蚣芤仓陵P(guān)重要。

無論企業(yè)計劃如何使用 AI，治理對于降低使用 AI 帶來的風險都至關(guān)重要。AI 治理本質(zhì)上是我們使用和管理 AI 的規(guī)則手冊?？梢詫⑵湎胂鬄榕c一個超級智能的機器人伙伴設(shè)定界限——它需要知道何時要表現(xiàn)激進、何時該退后一步，以及如何避免把事情搞砸。它關(guān)乎創(chuàng)建公平的系統(tǒng)、避免偏見、保持透明度，并確保每個人都正確使用 AI。

AI 正在改變游戲規(guī)則 - 無論是更快地做出決策、創(chuàng)造酷炫的新事物，還是只是讓生活變得更輕松。憑借對 AI 的深刻理解，我們可以做出更明智的選擇，保持道德規(guī)范，并幫助企業(yè)在 AI 驅(qū)動的未來中蓬勃發(fā)展。

02

深入了解機器學習

機器學習是 AI 的一個分支，專注于利用數(shù)據(jù)進行預(yù)測和決策。以下是一些關(guān)鍵的機器學習術(shù)語：

算法：

解決問題的一套辦法，比如做一道復(fù)雜的數(shù)學題需要按照一定步驟，數(shù)據(jù)科學家通常用算法做出能進行預(yù)測的模型。

大數(shù)據(jù)：

指數(shù)據(jù)量太大，一臺電腦處理不過來的數(shù)據(jù)。比如社交媒體上收集的海量信息，往往多得嚇人。

訓練數(shù)據(jù)：

指已有的用于訓練的數(shù)據(jù)，機器學習模型靠這些數(shù)據(jù)學習規(guī)律，然后做出預(yù)測，比如學生需要先學習基礎(chǔ)知識才能進行題目解答。

在機器學習中，數(shù)據(jù)會經(jīng)過數(shù)據(jù)清理（去除不正確數(shù)據(jù)）、準備、可視化和建模等過程，以理解復(fù)雜的數(shù)據(jù)集。以下是一些機器學習類型的簡單介紹：

• 預(yù)測性分析：用數(shù)據(jù)預(yù)測接下來可能會發(fā)生的事。比如根據(jù)過去的天氣數(shù)據(jù)，預(yù)測明天會不會下雨。

• 規(guī)范性分析：根據(jù)數(shù)據(jù)給出建議或者進行決策。好比醫(yī)生看了各項檢查數(shù)據(jù)后，給出最終的治療方案。

• 有監(jiān)督學習：用有標準答案的數(shù)據(jù)訓練模型，使其能預(yù)測特定的結(jié)果。好比老師拿著有標準答案的習題集教學，學生學會后就能做類似的題。

• 無監(jiān)督學習：在沒有特定結(jié)果的情況下在數(shù)據(jù)里找規(guī)律。好比在一堆石頭里無目的地翻找，看看是否能發(fā)現(xiàn)有意思的紋理、形狀等，事先并不設(shè)定特定結(jié)果。

簡而言之，機器學習就是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為智能、可操作的見解。無論是預(yù)測未來趨勢、提供建議還是發(fā)現(xiàn)隱藏的模型，機器學習都可以推動可擴展性，并釋放數(shù)據(jù)的力量以實現(xiàn)想要的結(jié)果。

03

結(jié)束語

了解市場的基本數(shù)據(jù)科學術(shù)語有助于我們在快速發(fā)展的數(shù)據(jù)科學世界中保持領(lǐng)先地位。從核心概念到高級技術(shù)，每一項都有助于企業(yè)創(chuàng)新，并做出更好的決策。

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