该问题涉及到不同的领域和行业，因此具体的应用场景和使用技巧会有所不同。以下是一些常见的应用场景和使用技巧：
金融领域：在金融领域，该技术主要应用于风险管理、交易监控和市场分析等方面。通过对大量数据的分析和挖掘，可以帮助金融机构识别潜在风险，提高交易效率，并发现市场趋势。
医疗领域：在医疗领域，人工智能技术可以应用于疾病诊断、药物研发和个性化治疗等方面。通过分析患者的基因数据、病史和临床表现，可以提供更准确的诊断和治疗方案。
制造业：在制造业中，人工智能技术可应用于质量控制、生产优化和供应链管理等方面。通过实时监控生产过程、分析产品质量数据和预测需求变化，可以提高生产效率并降低成本。
零售业：在零售业中，人工智能技术可以应用于销售预测、个性化推荐和营销优化等方面。通过分析顾客购买历史、行为数据和市场趋势，可以帮助零售商更好地了解顾客需求并提供个性化的服务。
使用技巧方面，重点需要注意以下几点：
数据准备和清洗：在使用人工智能技术之前，需要对数据进行准备和清洗，确保数据的质量和完整性，以提高模型的准确性和可靠性。
模型选择和调参：根据具体的应用场景和需求，选择合适的模型并进行参数调优，以提高模型的性能和效果。
监控和更新：人工智能模型在实际应用中需要不断监控和更新，以适应数据的变化和环境的变化，确保模型的持续有效性。
隐私和安全：在使用人工智能技术时，需要注意保护用户隐私和数据安全，遵守相关法律法规和行业标准，以确保数据的保密性和完整性。