1.人工智能：給機(jī)器賦予人類的智能，讓機(jī)器能夠像人類那樣獨(dú)立思考。當(dāng)然，目前的人工智能沒有發(fā)展到很高級的程度，這種智能與人類的大腦相比還是處于非常幼稚的階段，但目前我們可以讓計(jì)算機(jī)掌握一定的知識，更加智能化的幫助我們實(shí)現(xiàn)簡單或復(fù)雜的活動(dòng)。

2.機(jī)器學(xué)習(xí)。通俗的說就是讓機(jī)器自己去學(xué)習(xí)，然后通過學(xué)習(xí)到的知識來指導(dǎo)進(jìn)一步的判斷。舉個(gè)最簡單的例子，我們訓(xùn)練小狗狗接飛碟時(shí)，當(dāng)小狗狗接到并送到主人手中時(shí)，主人會給一定的獎(jiǎng)勵(lì)，否則會有懲罰。于是狗狗就漸漸學(xué)會了接飛碟。同樣的道理，我們用一堆的樣本數(shù)據(jù)來讓計(jì)算機(jī)進(jìn)行運(yùn)算，樣本數(shù)據(jù)可以是有類標(biāo)簽的，并設(shè)計(jì)懲罰函數(shù)，通過不斷的迭代，機(jī)器就學(xué)會了怎樣進(jìn)行分類，使得懲罰最小。然后用學(xué)習(xí)到的分類規(guī)則進(jìn)行預(yù)測等活動(dòng)。

3.數(shù)據(jù)挖掘。數(shù)據(jù)挖掘是一門交叉性很強(qiáng)的學(xué)科，可以用到機(jī)器學(xué)習(xí)算法以及傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)的方法，最終的目的是要從數(shù)據(jù)中挖掘到為我所用的知識，從而指導(dǎo)人們的活動(dòng)。所以我認(rèn)為數(shù)據(jù)挖掘的重點(diǎn)在于應(yīng)用，用何種算法并不是很重要，關(guān)鍵是能夠滿足實(shí)際應(yīng)用背景。而機(jī)器學(xué)習(xí)則偏重于算法本身的設(shè)計(jì)。

數(shù)據(jù)挖掘與知識發(fā)現(xiàn)（第二版）中說道，數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)分類：包括分類或預(yù)測模型知識發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)總結(jié)，數(shù)據(jù)聚類，關(guān)聯(lián)規(guī)則發(fā)現(xiàn)，時(shí)序模式發(fā)現(xiàn)，依賴關(guān)系或依賴模型發(fā)現(xiàn)，異常和趨勢發(fā)現(xiàn)等。

數(shù)據(jù)挖掘?qū)ο蠓诸?#xff1a;包括數(shù)據(jù)庫，面向?qū)ο髷?shù)據(jù)庫，空間數(shù)據(jù)庫，時(shí)態(tài)數(shù)據(jù)庫，文本數(shù)據(jù)庫，多媒體數(shù)據(jù)庫，異構(gòu)數(shù)據(jù)庫，數(shù)據(jù)倉庫，演繹數(shù)據(jù)庫和Web數(shù)據(jù)庫等。

數(shù)據(jù)挖掘方法分類：包括統(tǒng)計(jì)方法，機(jī)器學(xué)習(xí)方法，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和數(shù)據(jù)庫方法。

4.模式識別。我覺得模式識別偏重于對信號、圖像、語音、文字、指紋等非直觀數(shù)據(jù)方面的處理，如語音識別，人臉識別等，通過提取出相關(guān)的特征，利用這些特征來進(jìn)行搜尋我們想要找的目標(biāo)。

數(shù)據(jù)挖掘是數(shù)據(jù)庫知識發(fā)現(xiàn)（KDD）過程中應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和發(fā)現(xiàn)算法的一個(gè)步驟，在可接受的計(jì)算效率的局限性之內(nèi)，在數(shù)據(jù)上產(chǎn)生一種特殊的列舉模式（或模型）。要注意模式空間通常是無限的而且模式的列舉包括對那個(gè)空間某種形式的搜索。

5.計(jì)算機(jī)視覺

計(jì)算機(jī)視覺是一門關(guān)于如何運(yùn)用照相機(jī)和計(jì)算機(jī)來獲取我們所需的，被拍攝對象的數(shù)據(jù)與信息的學(xué)問。形象地說，就是給計(jì)算機(jī)安裝上眼睛（照相機(jī)）和大腦（算法），讓計(jì)算機(jī)能夠感知環(huán)境。我們中國人的成語"眼見為實(shí)"和西方人常說的"Onepictureisworthtenthousandwords"表達(dá)了視覺對人類的重要性。不難想象，具有視覺的機(jī)器的應(yīng)用前景能有多么地寬廣。
計(jì)算機(jī)視覺既是工程領(lǐng)域，也是科學(xué)領(lǐng)域中的一個(gè)富有挑戰(zhàn)性重要研究領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)視覺是一門綜合性的學(xué)科，它已經(jīng)吸引了來自各個(gè)學(xué)科的研究者參加到對它的研究之中。其中包括計(jì)算機(jī)科學(xué)和工程、信號處理、物理學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)，神經(jīng)生理學(xué)和認(rèn)知科學(xué)等。

6.智能控制

智能控制的定義一：智能控制是由智能機(jī)器自主地實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的過程。而智能機(jī)器則定義為，在結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的，熟悉的或陌生的環(huán)境中，自主地或與人交互地執(zhí)行人類規(guī)定的任務(wù)的一種機(jī)器。

定義二：K.J.奧斯托羅姆則認(rèn)為，把人類具有的直覺推理和試湊法等智能加以形式化或機(jī)器模擬，并用于控制系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)中，以期在一定程度上實(shí)現(xiàn)控制系統(tǒng)的智能化，這就是智能控制。他還認(rèn)為自調(diào)節(jié)控制，自適應(yīng)控制就是智能控制的低級體現(xiàn)。

定義三：智能控制是一類無需人的干預(yù)就能夠自主地驅(qū)動(dòng)智能機(jī)器實(shí)現(xiàn)其目標(biāo)的自動(dòng)控制，也是用計(jì)算機(jī)模擬人類智能的一個(gè)重要領(lǐng)域。

定義四：智能控制實(shí)際只是研究與模擬人類智能活動(dòng)及其控制與信息傳遞過程的規(guī)律，研制具有仿人智能的工程控制與信息處理系統(tǒng)的一個(gè)新興分支學(xué)科。

從20世紀(jì)60年代起，計(jì)算機(jī)技術(shù)和人工智能技術(shù)迅速發(fā)展，為了提高控制系統(tǒng)的自學(xué)習(xí)能力，控制界學(xué)者開始將人工智能技術(shù)應(yīng)用于控制系統(tǒng)。

人工智能是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支，它企圖了解智能的實(shí)質(zhì)，并生產(chǎn)出一種新的能以人類智能相似的方式做出反應(yīng)的智能機(jī)器，該領(lǐng)域的研究包括機(jī)器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

研究范疇：

自然語言處理，知識表現(xiàn)，智能搜索，推理，規(guī)劃，機(jī)器學(xué)習(xí)，知識獲取，組合調(diào)度問題，感知問題，模式識別，邏輯程序設(shè)計(jì)軟計(jì)算，不精確和不確定的管理，人工生命，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，復(fù)雜系統(tǒng)，遺傳算法。

7.信號處理，語音識別，知識處理都是人工智能所要研究的內(nèi)容。

區(qū)別：以上內(nèi)容都包括在人工智能的范圍之內(nèi)。

對數(shù)據(jù)挖掘而言，數(shù)據(jù)庫提供數(shù)據(jù)管理技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計(jì)學(xué)提供數(shù)據(jù)分析技術(shù)。由于統(tǒng)計(jì)學(xué)往往醉心于理論的優(yōu)美而忽視實(shí)際的效用，因此，統(tǒng)計(jì)學(xué)界提供的很多技術(shù)通常都要在機(jī)器學(xué)習(xí)界進(jìn)一步研究，變成有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之后才能再進(jìn)入數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域。從這個(gè)意義上說，統(tǒng)計(jì)學(xué)主要是通過機(jī)器學(xué)習(xí)來對數(shù)據(jù)挖掘發(fā)揮影響，而機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)庫則是數(shù)據(jù)挖掘的兩大支撐技術(shù)。從數(shù)據(jù)分析的角度來看，絕大多數(shù)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)都來自機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，但機(jī)器學(xué)習(xí)研究往往并不把海量數(shù)據(jù)作為處理對象，因此，數(shù)據(jù)挖掘要對算法進(jìn)行改造，使得算法性能和空間占用達(dá)到實(shí)用的地步。同時(shí)，數(shù)據(jù)挖掘還有自身獨(dú)特的內(nèi)容，即關(guān)聯(lián)分析。

而模式識別和機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)系是什么呢，傳統(tǒng)的模式識別的方法一般分為兩種：統(tǒng)計(jì)方法和句法分析方法。句法分析一般是不可學(xué)習(xí)的，而統(tǒng)計(jì)分析則是發(fā)展了不少機(jī)器學(xué)習(xí)的方法。也就是說，機(jī)器學(xué)習(xí)同樣是給模式識別提供了數(shù)據(jù)分析技術(shù)。

至于，數(shù)據(jù)挖掘和模式識別，那么從其概念上來區(qū)分吧，數(shù)據(jù)挖掘重在發(fā)現(xiàn)知識，模式識別重在認(rèn)識事物。

機(jī)器學(xué)習(xí)的目的是建模隱藏的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，然后做識別、預(yù)測、分類等。

因此，機(jī)器學(xué)習(xí)是方法，模式識別是目的。

智能控制包括機(jī)器學(xué)習(xí)這個(gè)方面。智能控制與數(shù)據(jù)挖掘的區(qū)別，智能控制也包括數(shù)據(jù)挖掘。計(jì)算機(jī)視覺也包括數(shù)據(jù)挖掘？？？

有不少學(xué)科的研究目標(biāo)與計(jì)算機(jī)視覺相近或與此有關(guān)。這些學(xué)科中包括圖像處理、模式識別或圖像識別、景物分析、圖象理解等。計(jì)算機(jī)視覺包括圖像處理和模式識別，除此之外，它還包括空間形狀的描述，幾何建模以及認(rèn)識過程。實(shí)現(xiàn)圖像理解是計(jì)算機(jī)視覺的終極目標(biāo)。

圖像處理技術(shù)把輸入圖像轉(zhuǎn)換成具有所希望特性的另一幅圖像。例如，可通過處理使輸出圖象有較高的信-噪比，或通過增強(qiáng)處理突出圖象的細(xì)節(jié)，以便于操作員的檢驗(yàn)。在計(jì)算機(jī)視覺研究中經(jīng)常利用圖象處理技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理和特征抽取。

模式識別技術(shù)根據(jù)從圖象抽取的統(tǒng)計(jì)特性或結(jié)構(gòu)信息，把圖像分成予定的類別。例如，文字識別或指紋識別。在計(jì)算機(jī)視覺中模式識別技術(shù)經(jīng)常用于對圖象中的某些部分，例如分割區(qū)域的識別和分類。

根據(jù)我的研究體會，三者之間既有區(qū)別，又有聯(lián)系。

計(jì)算機(jī)圖形學(xué)是給定關(guān)于景象結(jié)構(gòu)、表面反射特性、光源配置及相機(jī)模型的信息，生成圖像。

而計(jì)算機(jī)視覺是給定圖象，推斷景象特性實(shí)現(xiàn)的是從模型到圖像的變換，也就是說從圖象數(shù)據(jù)提取信息，包括景象的三維結(jié)構(gòu)，運(yùn)動(dòng)檢測，識別物體等。

模式識別則是從特征空間到類別空間的變換。研究內(nèi)容包括特征提取（PCA，LDA，LFA，Kernel，MeanShift，SIFT，ISOMAP，LLE）；特征選擇；分類器設(shè)計(jì)（SVM，AdaBoost）等。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的模式识别，计算机视觉，计算机图形学，智能控制，信号处理，语音识别，知识处理，机器学习，数据挖掘领域区别的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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