正如我们的生成式人工智能工具备忘单中所示，人工智能和机器学习有很多应用。
人工智能与机器学习的例子
项目或应用程序在人工智能和机器学习之间进行选择取决于几个因素。为了更好地理解它，让我们看一些真实的例子。
人工智能的真实例子
复杂的决策：自动驾驶汽车
情况：自动驾驶汽车必须在交通中行驶、遵守交通规则并做出瞬间决定以避免事故。
为什么选择人工智能：人工智能算法可以处理来自传感器（例如摄像头、雷达和激光雷达）的多个输入，以实时做出复杂的决策。这些决策的范围包括从车道。
结果：人工智能的使用使自动驾驶车辆能够安全有效地运行，减少人为错误的可能性。
自然语言理解：Siri 和 Alexa 等虚拟助手
情况：用户使用自然语言与虚拟助手交互，以执行设置提醒、播放音乐或获取天气更新等任务。
为什么选择人工智能：人工智能驱动的自然语言处理 (NLP) 算法可以理解人类语音的上下文和语义，从而实现更准确和细致的响应。
结果：人工智能功能使虚拟助手更有效、更易于使用，从而改善用户体验。
真实的机器学习示例
数据驱动的预测：预测医疗保健分析
状态：医疗保健专业人员和研究人员旨在预测患者的结果和疾病 Paytm 数据 进展，以调整干预措施并优化医疗保健服务。
为什么选择机器学习：机器学习算法可以处理和分析大量医疗数据，例如患者记录、实验室结果和医学图像，以识别与各种疾病相关的模式和风险因素。随着更多数据的出现，这些算法不断学习和完善其预测，从而实现个性化和主动的医疗保健方法。
结果：在医疗保健领域实施机器学习可以及早识别高风险患者并预测疾病爆发，从而有助于改善患者治疗结果、提高医疗服务效率并降低成本。
模式识别：银行欺诈检测
情况：银行需要实时识别潜在的欺诈交易以保护客户账户。
为什么选择机器学习：机器学习算法可以分析交易数据，以识别可能表明欺诈活动的异常模式或异常情况。这些算法根据历史欺诈数据进行训练，并且可以实时更新其模型。
结果：基于机器学习的欺诈检测系统可以高精度标记可疑交易，使银行能够立即采取行动，从而提高客户的信任和安全性。
结论和后续步骤
对于任何想要深入研究这些变革性技术的人来说，了解人工智能 (AI) 和机器学习 (AM) 之间的细微差别至关重要。无论您是商业领袖、数据科学初学者还是技术爱好者，了解何时使用 AI 或 ML 都可以极大地影响项目的成功。
下一步学习
如果您想了解有关这些迷人领域的更多信息，这里有一些资源可以帮助您入门：
基础知识。如果您是这些领域的新手，请从DataCamp 的人工智能基础知识和理解机器学习课程开始 ，以打下坚实的基础。
高级主题。对于那些想要超越基础知识的人，可以考虑高级课程，例如Python 深度学习或自然语言处理。
动手实践。 DataCamp 编译了多个AI 项目和ML 项目，让您能够将所学到的知识应用到现实场景中。
通过遵循这些步骤，您不仅可以全面了解 AI 和 ML，而且还将获得在项目中有效应用它们所需的技