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能夠模仿、理解和執行人類智能任務。機器學習(Machine Learning)是人工智能的一個子領域，關注如何通過數據和統計模型使計算機系統自動學習和改進。

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則的專家系統、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據來學習模式、生成預測模型或者進行決策。它依賴于統計學和算法來發現數據中的模式，并利用這些模式進行預測和決策。機器學習可以分為監督學習、無監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進行監督學習的示例：

#?導入必要的庫from?sklearn?import?datasetsfrom?sklearn.model_selection?import?train_test_splitfrom?sklearn?import?svm#?加載數據集iris?=?datasets.load_iris()X?=?iris.data??#?特征y?=?iris.target??#?標簽#?劃分數據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)#?輸出預測結果print("預測結果：",?y_pred)

這段代碼使用了鳶尾花(iris)數據集，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。最后打印出預測結果。這個示例展示了監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。

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