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在机器学习中，人工智能的应用范围非常广泛且不断扩大。人工智能驱动的机器学习模型在医疗保健、银行、零售和运输等行业中的应用正在不断增长。医疗诊断和个性化财务建议只是机器学习中的人工智能使系统能够执行的需要理解和解释数据的活动的两个例子。

医疗保健：人工智能机器学习模型通过使用图像识别来检测癌症等疾病，提高诊断速度和准确性。

金融： 通过分析交易来识别欺诈行为，机器学习模型可以帮助金融机构降低风险。

零售： AI用于优化定价策略、估计需求并定制客户建议。

我们可以预见，随着能力的提升，更多行业将在其 华侨资料 运营中使用人工智能和机器学习，以提高生产力并减少人为错误。

什么是数据科学？
数据科学的学术领域使用科学系统、算法和程序从数据中提取见解。它通过融合机器学习、计算机科学和统计学的元素来分析大数据集，最终有助于预测和决策。数据科学涵盖多个过程，包括特征工程、建模、数据清理和数据收集。

对于数据科学家来说，机器学习对于预测建模和分析非常重要，可以帮助他们找到指导科学研究或企业战略的模式。例如，通过结合数据科学和机器学习，企业可以预测消费者行为并改进其广告策略。