Boosting和Bagging都是组合多个分类器投票的方法，二者都是根据单个分类器的正确率决定其权重

人工智能数据安全应用是人工智能技术用于数据安全治理,包含人工智能技术在精准化数据安全策略制定、自动化数据资产安全管理、智能化数据活动安全保护以及高效化数据安全事件管理方面的应用。

人工智能驱动数据安全治理加速向自动化、智能化、高效化、精准化方向演进。

数据质量和安全直接影响人工智能系统算法模型的准确性，进而威胁人工智能应用安全。

数据安全是人工智能安全的关键。

谷歌研究提出，随着训练数据数量级的增加，相同机器视觉算法模型的性能呈指数上升。

人工智能与数据相辅相成、互促发展。一方面，海量优质数据助力人工智能发展。另一方面，人工智能显著提升数据收集管理能力和数据挖掘利用水平。

美国计算机科学家艾伦图灵对于人工智能的发展起到了至关重要的推动作用

就人才分布而言，全球人工智能领域的人才分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致，美国仍然是人工智能高端人才的集聚地，中国依靠众多应用场景以及海量数据优势，也培育和吸纳了众多人工智能人才，但产业人才缺口仍较大

从产业链的角度来讲，人工智能分为三层，由基础层、过程层、应用层组成

人工智能主要分为计算智能、感知智能、认知智能。计算智能，即机器“能存会算”的能力；感知智能，即机器具有“能听会说、能看会认”的能力；认知智能，即机器具有“能理解会思考”的能力。