Oracle Machine Learning for SQL（OML4SQL）提供可扩展的机器SQL数据挖掘功能可以挖掘数据表和视图、星型模式数据
《数据挖掘和机器学习算法简介》介绍了数据挖掘和机器学习中所有关键算法和技术背后的基本思想
数据挖掘/机器学习/人工智能有117092名成员。这个小组是为那些对生活的各个方面都有普遍兴趣的人而设立的
人工智能正在成为分析采矿业各类数据的强大工具。大多数行业使用机器学习和人工智能
使用Celonis机器学习不需要成为数据科学家。利用现成的Python包，专门为处理流程挖掘使用而构建
人工智能，机器学习，大数据，云计算，物联网，第四次工业革命。这些术语定义了这个方法
德克萨斯大学达拉斯分校汉森空间科学中心，800 W。兴趣:使用机器服务社会
数据挖掘通常被实时用户和软件解决方案提供商称为数据库中的知识发现(KDD)。好的数据挖掘实践
机器学习和数据挖掘通常采用相同的方法，并且有明显的重叠，但是机器学习
收集这些数据是为了帮助推进与cad相关的机器学习和数据挖掘算法的研究，并希望最终实现
机器学习和人工智能（ML/AI）领域今天正在迅速发展，并慢慢开始重塑采矿业。
《机器学习和数据挖掘百科全书》(Encyclopedia of Machine Learning and Data Mining)是一本权威的、经过扩充和更新的第三版
数据挖掘在商业领域得到了广泛的应用，机器学习可以进行数据分析和模式发现，在数据中起着关键作用
2018年9月7日，力拓和其他大型矿业公司正在使用机器学习、自动驾驶汽车和智能操作为
人工智能、机器学习和深度学习现在正被用于采矿行业。机器学习和深度学习
一家美国公司将在美洲的矿山中推出机器学习技术。
2019年10月17日，采矿业的每个人都可以使用人工智能和机器学习。
机器学习提供了一组令人兴奋的技术，其中包括解释数据挖掘的机器学习算法如何工作的实用工具。
增强商业智能数据挖掘和机器学习技术概述Lee HarknessAbstract演讲。
机器学习（ML）和人工智能（AI）这两个令人兴奋的领域不断宣布包括采矿在内的各个行业的突破。
我们中的许多人会认为，机器人、自动化、人工智能(AI)和机器学习的进步是由人工智能驱动的
随着越来越多关于挖掘复杂操作的数据被用于挖掘复杂操作中的新信息：使用机器学习的快速机制
了解应用成功的机器学习计划所面临的挑战&机器学习可以为所需业务回答的问题类型
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采矿业是一个提高效率和生产率至关重要的行业，人工智能和机器学习可以帮助采矿业
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埃森哲的研究显示，全球采矿行业至少70%的公司在至少一个领域使用机器学习