人工智能和機器學習同時出現，機器學習和深度學習交替使用...讓大部分讀者壹頭霧水。這些概念有什麽區別？我們可以通過下圖來區分它們。
圖1:人工智能、機器學習和深度學習之間的關系。
人工智能包括機器學習和深度學習，機器學習包括深度學習。人工智能是機器學習的父類，機器學習是深度學習的父類。
人工智能(AI)是計算機科學的壹個分支，它試圖理解智能的本質，並產生壹種新的智能機器，以類似於人類智能的方式做出反應。它不是人類的智能，但可以像人類的智能壹樣思考，也可能超越人類的智能。
人工智能的實際應用:機器視覺、指紋識別、人臉識別、視網膜識別、虹膜識別、掌紋識別、專家系統、自動規劃、智能搜索、定理證明、遊戲、自動編程、智能控制、機器人學、語言和圖像理解、遺傳編程等。目前人工智能也分為自下而上AI和自上而下AI。
機器學習(ML)是人工智能的核心，屬於人工智能的壹個分支。機器學習是指從數據中自動分析獲取規則，並利用規則預測未知數據的算法，所以機器學習的核心是數據、算法(模型)和計算能力(計算機計算能力)。
機器學習的應用領域:數據挖掘、數據分類、計算機視覺、自然語言處理(NLP)、生物識別、搜索引擎、醫療診斷、信用卡欺詐檢測、證券市場分析、DNA測序、語音和手寫識別、戰略遊戲和機器人應用。
深度學習(DL):是機器學習研究的壹個新領域。其動機在於建立和模擬人腦的神經網絡進行分析和學習，模仿人腦解讀數據的機制。
數據挖掘(Data Mining，DM)顧名思義，是指利用機器學習技術從海量數據中“挖掘”出隱藏的信息，主要應用於圖像、聲音和文本。在商業環境中，企業希望存儲在數據庫中的數據能夠“說話”，支持決策。所以數據挖掘更面向應用。
圖2:數據挖掘和機器學習之間的關系
機器學習是數據挖掘的重要方法，但機器學習是另壹門學科，不從屬於數據挖掘，兩者相輔相成。數據挖掘是機器學習和數據庫的交叉，主要是利用機器學習提供的技術分析海量數據，利用數據庫社區提供的技術管理海量數據。
無論是人工智能、機器學習、深度學習還是數據挖掘，都在解決同壹個目標時發揮各自的優勢，為社會生產和人類生活提供便利，幫助我們探索過去、展示現狀、預測未來。