人工智能（AI）和機器學習經常被交替使用，但機器學習是更廣泛的人工智能範疇的一個子集。
具體來說，人工智能指的是計算機模仿人類思維並在現實世界環境中執行任務的一般能力，而機器學習指的是使系統能夠通過經驗和數據識別模式、做出決策並自我完善的技術和算法。
計算機程序員和軟件開發人員通過應用以下工具，使計算機能夠分析數據和解決問題，即創建人工智能系統：
機器學習
深度學習
神經網絡
計算機視覺
自然語言處理
以下是人工智能和機器學習之間的區別，以及它們在當今大小企業中的應用情況。
什麼是人工智能？#
人工智能是開發計算機和機器人的領域，這些計算機和機器人能夠模仿人類的行為，也能超越人類的能力。人工智能程序可以分析數據並將其與上下文聯繫起來，從而提供信息或自動觸發行動，而無需人工干預。
如今，人工智能已成為我們使用的許多技術的核心，包括智能設備和語音助手，如蘋果設備上的 Siri。公司正在將自然語言處理和計算機視覺（計算機使用人類語言和解釋圖像的能力）等技術應用於自動化任務、加速決策制定以及與聊天機器人進行客戶對話。
什麼是機器學習？#
機器學習是通往人工智能的一種途徑。這一子類別的人工智能使用算法自動學習洞察力和識別模式，並應用這種學習做出越來越好的決策。
通過對機器學習的研究和實驗，程序員測試了他們能在多大程度上改善計算機系統的感知、認知和操作。
深度學習是一種先進的機器學習方法，它更進一步。深度學習模型使用大型神經網絡（其功能類似於人腦對數據進行邏輯分析的網絡）來學習複雜的模式，並獨立於人類輸入進行預測。
企業如何使用人工智能和機器學習#
要想在幾乎所有行業取得成功，企業必須能夠將數據轉化為可操作的洞察力。人工智能和機器學習為企業帶來了將涉及數據和決策制定的各種人工流程自動化的優勢。
通過將人工智能和機器學習納入系統和戰略計劃，領導者可以更快、更高效地理解數據驅動的見解並採取行動。
製造業中的人工智能#
效率是製造業企業成功的關鍵。人工智能可以通過將數據分析和機器學習應用於以下應用，幫助製造業領導者實現業務流程自動化：
利用物聯網 (IoT)、分析和機器學習，在故障發生前識別設備錯誤
在工廠內的設備上使用人工智能應用程序，監控生產機器並預測何時進行維護，從而避免機器在中班時出現故障
研究暖通空調能耗模式，利用機器學習調整到最佳節能和舒適水平
銀行業的人工智能和機器學習#
數據隱私和安全在銀行業尤為重要。金融服務領導者可以通過多種方式，在利用人工智能和機器學習提高效率的同時，確保客戶數據的安全：
利用機器學習檢測和預防欺詐和網絡安全攻擊
整合生物識別技術和計算機視覺技術，快速驗證用戶身份和處理文件
融入聊天機器人和語音助手等智能技術，實現基本客戶服務功能的自動化
人工智能在醫療保健領域的應用#
醫療保健領域使用大量數據，並越來越依賴於信息學和分析來提供準確、高效的醫療服務。人工智能工具可以通過以下方式幫助改善患者的治療效果、節省時間，甚至幫助醫療服務提供者避免職業倦怠：
通過機器學習分析用戶電子健康記錄中的數據，提供臨床決策支持和自動洞察力
整合人工智能系統，預測醫院就診結果，防止再次入院，縮短患者住院時間
利用自然語言理解能力捕捉和記錄檢查或遠程保健約會中提供方與患者的互動