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

人工智能 （AI） 和機器學習等術語一直被提及，而且常常被混為一談，盡管它們并不相同。這兩個概念是現代數據科學的核心，隨著企業對這些技術的使用，清楚了解這些基本概念將大有裨益。”

本文中，我們將剖析 AI 和機器學習之間的區別，并深入探討數據科學術語，解釋這些概念之間的聯系，并分享如何利用它們跟上數據科學的發展趨勢。

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 可以用于一系列領域，包括計算機科學、工程、數據分析等。企業可以利用 AI 提高效率并推動客戶體驗、物流運營和其他行業特定應用等領域的創新。

AI 的核心是通過從大量數據集中尋找模式、進行預測，從而實現自動化、減少錯誤以及加快分析速度。以下是我們經常聽到的一些與 AI 相關的術語：

Agentic AI（代理型人工智能）：

Agentic AI 被 Gartner 評為2025 年戰略技術趨勢，是一種可以執行復雜任務并自主學習的 AI。與通常遵循預定義規則或指令的傳統 AI 不同，Agentic AI 可以適應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，因此它可以記住發生過的事情，并理解事情為什么會以某種方式發生，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據集從而更快做出決策，簡化日常任務，并賦予 AI 更大的決策自主權。

預計在不久的將來我們會聽到更多關于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果的？Explainable AI 就是來解答這個問題的。

Explainable AI 是指那些內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） 是一個創意引擎，它從現有數據（如文本、圖像或音樂）中學習，并創建新的、逼真的內容。憑借復雜的模型和大量的訓練數據，它能夠根據簡單的提示預測并生成內容。

GenAI正在重塑從汽車制造到醫療保健等多個行業的格局，通過實現更快的生產、更優質的服務、顛覆性的設計以及更個性化的體驗，實現更多商業目標。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 有其獨特的優勢和挑戰。通過了解 AI 相關術語，我們可以在不斷發展的 AI 世界中獲取更多有價值的信息，充分利用AI的優勢，同時了解AI的挑戰。但是，了解 AI 術語只是第一步。使用 AI 時，了解 AI 治理并在企業中建立適當的治理框架也至關重要。

無論企業計劃如何使用 AI，治理對于降低使用 AI 帶來的風險都至關重要。AI 治理本質上是我們使用和管理 AI 的規則手冊。可以將其想象為與一個超級智能的機器人伙伴設定界限——它需要知道何時要表現激進、何時該退后一步，以及如何避免把事情搞砸。它關乎創建公平的系統、避免偏見、保持透明度，并確保每個人都正確使用 AI。

AI 正在改變游戲規則 - 無論是更快地做出決策、創造酷炫的新事物，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，保持道德規范，并幫助企業在 AI 驅動的未來中蓬勃發展。

02

深入了解機器學習

機器學習是 AI 的一個分支，專注于利用數據進行預測和決策。以下是一些關鍵的機器學習術語：

算法：

解決問題的一套辦法，比如做一道復雜的數學題需要按照一定步驟，數據科學家通常用算法做出能進行預測的模型。

大數據：

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

訓練數據：

指已有的用于訓練的數據，機器學習模型靠這些數據學習規律，然后做出預測，比如學生需要先學習基礎知識才能進行題目解答。

在機器學習中，數據會經過數據清理（去除不正確數據）、準備、可視化和建模等過程，以理解復雜的數據集。以下是一些機器學習類型的簡單介紹：

• 預測性分析：用數據預測接下來可能會發生的事。比如根據過去的天氣數據，預測明天會不會下雨。

• 規范性分析：根據數據給出建議或者進行決策。好比醫生看了各項檢查數據后，給出最終的治療方案。

• 有監督學習：用有標準答案的數據訓練模型，使其能預測特定的結果。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。

• 無監督學習：在沒有特定結果的情況下在數據里找規律。好比在一堆石頭里無目的地翻找，看看是否能發現有意思的紋理、形狀等，事先并不設定特定結果。

簡而言之，機器學習就是將原始數據轉化為智能、可操作的見解。無論是預測未來趨勢、提供建議還是發現隱藏的模型，機器學習都可以推動可擴展性，并釋放數據的力量以實現想要的結果。

03

結束語

了解市場的基本數據科學術語有助于我們在快速發展的數據科學世界中保持領先地位。從核心概念到高級技術，每一項都有助于企業創新，并做出更好的決策。

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