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机器学习是人工智能的一个子集，涉及开发算法来从数据中学习并做出预测。机器学习更侧重于构建可以随着接触更多数据而自动改进的模型。
主要区别
范围：预测分析包括许多技术，而机器学习则专门用于开发从数据中学习的算法。
方法：预测分析通常使用机器学习作为工具，但也依赖于传统的统计方法。机器学习以创建可自动适应和改进的模型为中心。
应用：预测分析通常用于特定的预测目的，而机器学习可以应用于更广泛的任务，包括图像识别、自然语言处理等。
机器学习分析工具和技术
机器学习分析工具对于处理大型数据集、提取有意 萨尔瓦多商业电子邮件列表 义的见解以及推动客户服务决策至关重要。这些工具利用机器学习技术来自动化和增强分析过程，为企业提供强大的功能来了解和预测客户行为。



客户服务中常用的工具
1. TensorFlow：谷歌的开源机器学习框架 TensorFlow 被广泛用于构建和部署机器学习模型。它支持从情绪分析到预测分析的一系列任务。

2. Scikit-Learn： Scikit-Learn 是一个用于机器学习的 Python 库，以其简单性和效率而闻名。它提供各种数据挖掘和分析工具，使其成为预测分析和机器学习数据分析的理想选择。

3. IBM Watson： IBM Watson 提供了一套人工智能和机器学习工具，使企业能够分析客户互动并获得可操作的见解。它对于自然语言处理和情感分析机器学习特别有效。

4. Amazon SageMaker： AWS 提供的这项完全托管服务允许开发人员大规模构建、训练和部署机器学习模型。它通常用于客户服务数据分析和机器学习任务。