在当今数字化的天下中，人工智能和数据挖掘成为了推动科技进步和家当升级的关键成分。
两者之间紧密而繁芜的关系，使得它们在诸多领域中得以广泛运用，并带来了巨大的商业代价。

人工智能和数据挖掘的关系可以概括为“目标与运用”的差异。
人工智能，作为仿照人类智能和思维过程的科技领域，涵盖了机器学习、自然措辞处理、打算机视觉等多个分支，旨在实现类似于人类的智能行为，如学习、推理、理解措辞、感知和解决问题等。
而数据挖掘作为人工智能的一个主要分支，则更侧重于从海量数据中提取隐蔽的信息和知识，以支持决策、预测和分类等任务。

数据挖掘通过利用一系列算法和技能，例如聚类剖析、关联规则挖掘、决策树等，从数据中自动创造模式、关联和趋势，并将这些信息转化为有代价的洞见或决策支持。
这种从数据中挖掘知识和信息的能力，使得数据挖掘成为了人工智能在实际运用中的主要表示。

同时，数据挖掘在诸多实际运用中发挥着至关主要的浸染。
例如，在医疗领域，通过数据挖掘技能对大量的医疗记录和基因数据进行深入剖析，可以创造疾病与基因、环境成分之间的关联，为疾病预防和治疗供应主要的参考。
在金融领域，数据挖掘可以用于风险掌握、市场预测和客户细分等方面，帮助企业制订更精准的策略和决策。

总的来说，人工智能和数据挖掘是密切干系的领域，它们相互促进和发展。
随着技能的不断进步和运用处景的不断扩展，人工智能和数据挖掘将在更多领域得到广泛运用，并为人类带来更多的便利和创新。
未来，我们有情由相信，人工智能与数据挖掘的结合将为我们开启一个全新的时期。

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