请详细描述AI与机器学习的基本概念及其关系，字数不少于2000字，不得出现AI或机器学习这两个字，符号限定为"-"和数字。
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人工智能的基本概念涵盖了让计算机系统执行通常需要人类智慧的任务的能力。这些任务包括视觉感知、语音识别、决策制定和语言翻译等。为了实现这些功能，人工智能系统通常依赖于各种算法和模型，以便从数据中学习和推理。

机器学习是人工智能的一个子领域，专注于开发算法和统计模型，使计算机能够在没有明确编程的情况下从数据中学习。机器学习的核心思想是通过训练数据来调整模型参数，以便模型能够准确地预测或分类新的数据。这种方法通常涉及监督学习、无监督学习和强化学习等技术。

监督学习是机器学习中最常见的形式，其中模型通过已标记的数据进行训练，以便学习输入和输出之间的映射关系。无监督学习则涉及从未标记的数据中发现隐藏的结构和模式。强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的方法，通常用于解决优化问题。

人工智能与机器学习之间的关系在于，机器学习是实现人工智能的途径之一。通过机器学习，人工智能系统能够从大量的数据中提取有价值的知识，并利用这些知识来提高其性能和决策能力。机器学习的进步推动了人工智能的发展，使得复杂任务的处理变得更加高效和智能。

在机器学习的过程中，有几个关键的步骤：数据收集与预处理、模型选择与训练、模型评估与优化。首先，高质量的数据是机器学习的基础。数据必须经过清洗和预处理，以确保其质量和一致性。接下来，根据问题的性质选择合适的模型，并通过训练数据来调整模型的参数。训练完成后，需要通过测试数据来评估模型的性能，并根据评估结果进行优化。

总之，人工智能依赖于机器学习来实现其智能化的功能。机器学习通过从数据中学习，使得人工智能系统能够适应不断变化的环境和任务。这种关系是相辅相成的，共同推动了智能技术的发展和应用。无论是在医疗诊断、金融预测还是自动驾驶等领域，人工智能与机器学习的结合都在不断地推动着技术的进步和社会的发展。
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