如今人工智能已变成了一个无所不包的术语，很多用来执行在过去需要人工输入的复杂任务的应用（例如与客户在线沟通或下棋）都可以被称作人工智能。在现实中，人工智能也经常与它的子领域互换使用，例如机器学习和深度学习。然而，它们之间是有区别的，例如机器学习侧重于构建能够基于自身使用的数据进行学习或改进性能的系统。换句话说，所有的机器学习都是 AI，但不是所有的 AI 都是机器学习。
为了充分发挥 AI 的价值，如今许多企业正加大对数据科学团队的投入。数据科学是一个综合运用科学和其他方法来挖掘数据价值的跨学科领域，它能够结合数据统计、计算机科学等领域的专业技能与业务知识，全面、深入地分析从多个来源收集的数据。
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