人工智能與機器學習的區(qū)別是什么?

　　人工智能(Artificial Intelligence，簡稱AI)是一門廣泛的學科，致力于使計算機系統(tǒng)能夠模仿、理解和執(zhí)行人類智能任務。機器學習(Machine Learning)是人工智能的一個子領域，關注如何通過數(shù)據(jù)和統(tǒng)計模型使計算機系統(tǒng)自動學習和改進。

　　人工智能是一個更為寬泛的概念，涵蓋了多個技術和方法，包括機器學習。它旨在使計算機能夠表現(xiàn)出智能行為，如理解自然語言、識別圖像、解決問題等。人工智能可以包括基于規(guī)則的專家系統(tǒng)、進化算法、知識表示和推理等。

　　機器學習是人工智能的一個具體方法，通過讓計算機利用數(shù)據(jù)來學習模式、生成預測模型或者進行決策。它依賴于統(tǒng)計學和算法來發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式，并利用這些模式進行預測和決策。機器學習可以分為監(jiān)督學習、無監(jiān)督學習和強化學習等不同類型。

　　下面是一個簡單的Python代碼演示，展示了如何使用機器學習庫scikit-learn進行監(jiān)督學習的示例：

# 導入必要的庫
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  # 標簽

# 劃分數(shù)據(jù)集為訓練集和測試集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)

# 創(chuàng)建支持向量機分類器
clf = svm.SVC()

# 在訓練集上訓練模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 在測試集上進行預測
y_pred = clf.predict(X_test)

# 輸出預測結(jié)果
print("預測結(jié)果：", y_pred)

　　這段代碼使用了鳶尾花(iris)數(shù)據(jù)集，將其分為訓練集和測試集，然后使用支持向量機(SVM)算法進行訓練和預測。最后打印出預測結(jié)果。這個示例展示了監(jiān)督學習中的一個簡單示例，其中機器學習用于訓練模型并進行預測。