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请问数据挖掘，机器学习，神经网络，深度学习，人工智能，NLP，大数据，等等这些技术都是啥关系呀

基于我当前对以上概念的认知，可能是这样，仅供参考
请问数据挖掘，机器学习，神经网络，深度学习，人工智能，NLP，大数据，等等这些技术都是啥关系呀



■网友
首先，人工智能是个伪概念，听听就行。
机器学习:是很重要的学科，基本上是现在这些火热技术的根本。机器学习，其实就是统计学习方法，通过大量的人类标记过的数据来训练模型，让模型学习到样本和标签的关系。这里的数据可以是图像，语音，用户画像等等。
NLP:是自然语言处理，也是机器学习一个应用的方向。
数据挖掘:一般指的是广告推荐，用户画像等，也是机器学习的一个应用方向。
神经网络:是机器学习中的其中一种技术。
深度学习:是神经网络中的一种，指的是层很多的神经网络。是现在这些正在落地项目中，效果非常好的一种。正是深度学习才带起了这波人工智能的热潮。但深度学习只是机器学习中的一小部分。
大数据:个人理解是超大规模的数据分布式管理/存储/分析。一般会用到Spark/Hadoop/Storm等工具。
数据清洗：在使用数据进行机器学习模型训练之前，要对我们已有的数据进行整理和筛选。
网络爬虫：通过程序自动的从网络上获取大量的结构化的信息，比如某个城市的二手房价格。如果自己一条一条百度搜索，得费很大事情吧，更别谈分析和预测了。用程序24小时不停的获取，这就是为什么很多网站都需要验证码来判断我们是不是机器人。
还没毕业，主观理解，不是科学定义。

■网友
就你写的这几个概念来说：
人工智能最高，几乎包含了所有其他概念；
机器学习是人工智能下的一大技术种类，有的时候与“数据挖掘”概念相当，主要思想都是学习现有数据以预测未知。
大数据则是用来描述如今数据量大的一种行业说法（这个“大”不仅指量大，还包括增速等其他元素，行业通常用4V来形容）
神经网络是机器学习的子类，深度学习起源于神经网络，可以理解为神经网络的一个子类，但最近延展到了强化学习部分产生了深度强化学习。
NLP（自然语言处理）是一种任务/应用，可以用人工智能技术（机器学习-神经网络-深度学习技术）来学习处理。
一种简单但略片面的层级理解是：
{人工智能【机器学习/数据挖掘（神经网络\u0026lt;深度学习\u0026gt;），NLP】，大数据}
关于“人工智能”大类下的其他技术，可参考下面这本书（的目录）《世界著名计算机教材精选?人工智能:一种现代的方法(第3版)》 罗素 (Stuart J.Russell), 诺维格 (Peter Norvig), 殷建平, 祝恩, 刘越, 陈跃新, 等【摘要 书评 试读】图书

■网友
谢邀。
人工智能：是所有计算机模仿人类智能的研究的统称，包括机器学习、深度学习、NLP等。
神经网络：一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型，用于对函数进行估计或近似。
机器学习：实现人工智能的一种途径，以机器学习为手段解决人工智能中的问题。
深度学习：机器学习的分支，是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。事实上深度学习源于人工神经网络的研究，也是基于人工神经网络算法做的研究。
NLP：自然语言处理，简单地说就是让机器理解人类的语言，英语、汉语等。

■网友
谢邀…其实都是以前的冷菜
■网友
人工智能（统称）
数据挖掘，机器学习，神经网络（深度学习）并列并有相互重叠部分。
NLP（一般指数据类型是自然语言类）
大数据（媒体用语）
【请问数据挖掘，机器学习，神经网络，深度学习，人工智能，NLP，大数据，等等这些技术都是啥关系呀】 补充：懂这些关系的人应该不多，少年要自己判断自己识别。


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