人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別是什么?

　　人工智能(Artificial Intelligence，簡(jiǎn)稱(chēng)AI)是一門(mén)廣泛的學(xué)科，致力于使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)能夠模仿、理解和執(zhí)行人類(lèi)智能任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是人工智能的一個(gè)子領(lǐng)域，關(guān)注如何通過(guò)數(shù)據(jù)和統(tǒng)計(jì)模型使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)。

　　人工智能是一個(gè)更為寬泛的概念，涵蓋了多個(gè)技術(shù)和方法，包括機(jī)器學(xué)習(xí)。它旨在使計(jì)算機(jī)能夠表現(xiàn)出智能行為，如理解自然語(yǔ)言、識(shí)別圖像、解決問(wèn)題等。人工智能可以包括基于規(guī)則的專(zhuān)家系統(tǒng)、進(jìn)化算法、知識(shí)表示和推理等。

　　機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)具體方法，通過(guò)讓計(jì)算機(jī)利用數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)模式、生成預(yù)測(cè)模型或者進(jìn)行決策。它依賴(lài)于統(tǒng)計(jì)學(xué)和算法來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，并利用這些模式進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。機(jī)器學(xué)習(xí)可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)等不同類(lèi)型。

　　下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的Python代碼演示，展示了如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)scikit-learn進(jìn)行監(jiān)督學(xué)習(xí)的示例：

# 導(dǎo)入必要的庫(kù)
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import svm

# 加載數(shù)據(jù)集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data  # 特征
y = iris.target  # 標(biāo)簽

# 劃分?jǐn)?shù)據(jù)集為訓(xùn)練集和測(cè)試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 創(chuàng)建支持向量機(jī)分類(lèi)器
clf = svm.SVC()

# 在訓(xùn)練集上訓(xùn)練模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在測(cè)試集上進(jìn)行預(yù)測(cè)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 輸出預(yù)測(cè)結(jié)果
print("預(yù)測(cè)結(jié)果：", y_pred)

　　這段代碼使用了鳶尾花(iris)數(shù)據(jù)集，將其分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，然后使用支持向量機(jī)(SVM)算法進(jìn)行訓(xùn)練和預(yù)測(cè)。最后打印出預(yù)測(cè)結(jié)果。這個(gè)示例展示了監(jiān)督學(xué)習(xí)中的一個(gè)簡(jiǎn)單示例，其中機(jī)器學(xué)習(xí)用于訓(xùn)練模型并進(jìn)行預(yù)測(cè)。