在AI浪潮滚滚而来的时代，是否常因各种高大上的数据科学术语而感到困惑？你并不孤单！

人工智能 （AI） 和机器学习等术语一直被提及，而且常常被混为一谈，尽管它们并不相同。这两个概念是现代数据科学的核心，随着企业对这些技术的使用，清楚了解这些基本概念将大有裨益。”

本文中，我们将剖析 AI 和机器学习之间的区别，并深入探讨数据科学术语，解释这些概念之间的联系，并分享如何利用它们跟上数据科学的发展趋势。

01

什么是 AI？

AI 旨在赋予机器类似人类的学习、理解、决策和解决问题的能力。AI 可以用于一系列领域，包括计算机科学、工程、数据分析等。企业可以利用 AI 提高效率并推动客户体验、物流运营和其他行业特定应用等领域的创新。

AI 的核心是通过从大量数据集中寻找模式、进行预测，从而实现自动化、减少错误以及加快分析速度。以下是我们经常听到的一些与 AI 相关的术语：

Agentic AI（代理型人工智能）：

Agentic AI 被 Gartner 评为2025 年战略技术趋势，是一种可以执行复杂任务并自主学习的 AI。与通常遵循预定义规则或指令的传统 AI 不同，Agentic AI 可以适应新情况并随着时间的推移改进其决策。

Agentic AI 甚至具有记忆功能，因此它可以记住发生过的事情，并理解事情为什么会以某种方式发生，从而帮助它做出更明智、更周全的决策。若是将Agentic AI 视为一个得力助手，那么它能够分析不同的数据集从而更快做出决策，简化日常任务，并赋予 AI 更大的决策自主权。

预计在不久的将来我们会听到更多关于Agentic AI 的信息。

Explainable AI（可解释人工智能）：

是否曾好奇AI模型是如何得出特定输出结果的？Explainable AI 就是来解答这个问题的。

Explainable AI 是指那些内部工作机制透明且易于理解的模型。Explainable AI 对于识别偏差和提高可靠性具有重要价值。它旨在使 AI 的决策清晰易懂，让用户不会觉得自己在处理一个神秘的“黑箱”模型。

Generative AI（生成式 AI）:

生成式 AI（GenAI） 是一个创意引擎，它从现有数据（如文本、图像或音乐）中学习，并创建新的、逼真的内容。凭借复杂的模型和大量的训练数据，它能够根据简单的提示预测并生成内容。

GenAI正在重塑从汽车制造到医疗保健等多个行业的格局，通过实现更快的生产、更优质的服务、颠覆性的设计以及更个性化的体验，实现更多商业目标。最棒的是，它还在不断改进，这意味着它的能力边界每天都在扩大。

AI 有其独特的优势和挑战。通过了解 AI 相关术语，我们可以在不断发展的 AI 世界中获取更多有价值的信息，充分利用AI的优势，同时了解AI的挑战。但是，了解 AI 术语只是第一步。使用 AI 时，了解 AI 治理并在企业中建立适当的治理框架也至关重要。

无论企业计划如何使用 AI，治理对于降低使用 AI 带来的风险都至关重要。AI 治理本质上是我们使用和管理 AI 的规则手册。可以将其想象为与一个超级智能的机器人伙伴设定界限——它需要知道何时要表现激进、何时该退后一步，以及如何避免把事情搞砸。它关乎创建公平的系统、避免偏见、保持透明度，并确保每个人都正确使用 AI。

AI 正在改变游戏规则 - 无论是更快地做出决策、创造酷炫的新事物，还是只是让生活变得更轻松。凭借对 AI 的深刻理解，我们可以做出更明智的选择，保持道德规范，并帮助企业在 AI 驱动的未来中蓬勃发展。

02

深入了解机器学习

机器学习是 AI 的一个分支，专注于利用数据进行预测和决策。以下是一些关键的机器学习术语：

算法：

解决问题的一套办法，比如做一道复杂的数学题需要按照一定步骤，数据科学家通常用算法做出能进行预测的模型。

大数据：

指数据量太大，一台电脑处理不过来的数据。比如社交媒体上收集的海量信息，往往多得吓人。

训练数据：

指已有的用于训练的数据，机器学习模型靠这些数据学习规律，然后做出预测，比如学生需要先学习基础知识才能进行题目解答。

在机器学习中，数据会经过数据清理（去除不正确数据）、准备、可视化和建模等过程，以理解复杂的数据集。以下是一些机器学习类型的简单介绍：

• 预测性分析：用数据预测接下来可能会发生的事。比如根据过去的天气数据，预测明天会不会下雨。

• 规范性分析：根据数据给出建议或者进行决策。好比医生看了各项检查数据后，给出最终的治疗方案。

• 有监督学习：用有标准答案的数据训练模型，使其能预测特定的结果。好比老师拿着有标准答案的习题集教学，学生学会后就能做类似的题。

• 无监督学习：在没有特定结果的情况下在数据里找规律。好比在一堆石头里无目的地翻找，看看是否能发现有意思的纹理、形状等，事先并不设定特定结果。

简而言之，机器学习就是将原始数据转化为智能、可操作的见解。无论是预测未来趋势、提供建议还是发现隐藏的模型，机器学习都可以推动可扩展性，并释放数据的力量以实现想要的结果。

03

结束语

了解市场的基本数据科学术语有助于我们在快速发展的数据科学世界中保持领先地位。从核心概念到高级技术，每一项都有助于企业创新，并做出更好的决策。

借助 Altair RapidMiner 数据分析和 AI 平台工具，可以实现在自己的项目中充分利用 AI 和机器学习的强大功能。

如您对Altair RapidMiner感兴趣

欢迎扫描二维码免费申请部分软件试用

关于 Altair 澳汰尔

Altair（纳斯达克股票代码：ALTR）是计算科学和智能领域的全球领导者之一，在仿真、高性能计算 (HPC) 和人工智能等领域提供软件和云解决方案。Altair 能使跨越广泛行业的企业们在连接的世界中更高效地竞争，并创造更可持续的未来。

公司总部位于美国密歇根州，服务于16000多家全球企业，应用行业包括汽车、消费电子、航空航天、能源、机车车辆、造船、国防军工、金融、零售等。